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清华大学 化工工程师
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03-22 14:55
吉林农业大学 算法工程师
拼多多 AI Agent 开发二面
1、项目里负责的边界是什么?哪些内容是亲手实现和验证的?2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系,整体怎么设计?评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”,线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开,比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景,然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标,比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案,通常要拆成三层指标:检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据,决策层看有没...
拼多多集团-PDD二面350人在聊
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03-20 10:43
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“为什么大模型会出现幻觉?”怎么回答
很多人被问到这个问题时,第一反应是:“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错,因为在别的题目场景下,这句话可以作为引用证明试用,但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句:“概率模型怎么了?概率模型就一定会编吗?”如果你答不上来,那这一题基本就丢分了。1:模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单:预测下一个最可能的Token。但关键在于,这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中,模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是:在某种上下文下,什么词最有可能出现。因此,它掌握的是语言的统计规律,而不是对世界的真实建模。这就带来一...
查看1道真题和解析
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03-13 10:36
河南师范大学 嵌入式软件开发
求大佬指点
目前项目俩玩具项目,无比赛经历,只打过没有含金量的蓝桥杯,boos沟通100多,至今无面。现在每天边投,边背面经,边用ai进行简历拷打没有正反馈,真的感觉很无力。不知道下一步该怎么办,考研考公也没有想法。请各位佬们痛击➕指点,谢谢了
投了多少份简历才上岸
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02-06 12:12
字节跳动_后端开发(实习员工)
字节三面
总的来说,这是一场收获很大的面试,感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我,而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题,用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用,然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法,感觉是一个很有人格魅力的人,就是在他面前基本上说不了谎,而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考,真的对我自己有很大的帮助,真的给字节点个大大的赞
厂办龚彪:
感觉越是高手越是平易近人,吃着火锅 聊着天就知道你什么水平
发面经攒人品
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03-20 09:47
宁波大学 产品经理
手把手教你用 STAR 法则,把普通经历写成简历亮点
简历时,你是不是也陷入过这样的困境:明明做过不少事、有过亮眼的经历,落在纸上却干巴巴的,要么流水账式罗列,要么无从下笔,根本体现不出自身价值?当 HR 在筛选简历时,最反感的就是 “无效经历描述”—— 没有逻辑、没有重点、没有成果,即便你能力达标,也很难在众多简历中被看见。而解决这个问题的万能工具,就是 STAR 法则。它不是复杂的理论,而是一套能快速梳理经历、让内容更有说服力的结构化方法,帮你把 “做过什么” 转化为 “能创造什么价值”,让简历自带竞争力。今天我就手把手教你,如何用 STAR 法则改写简历经历。Part.1 我们先搞懂:STAR 法则到底是什么?STAR 是四个英文单词的缩写...
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