滴滴NTAI2AT

兄弟们，我先说个事。上周跟一个去年进字节的学长吃饭，他给我看了他们内部的一个文档——第七代AI面试官的评分细则。不是网上流传的那种“注意仪表”“保持微笑”的废话，是真的代码层面的考察逻辑。看完我后背发凉。你知道现在大厂技术岗的简历筛选和初面，已经变成什么样了吗？AI先筛简历，然后AI面试官直接跑你代码。HR只在你过了这两关之后才出现。也就是说，你投出去的简历，第一关是跟几千份简历一起被算法打分。匹配度不到80%的，直接进回收站。过了这一关，你会收到一个链接，点进去不是真人面试官，是一个AI系统。它会给你几道题，让你在线写代码，而且它会模拟Code Review——不只是看你跑不跑得通，而是看你...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

如题，28届想这学期找个小厂日常，牛友们能给点建议吗

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台，重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”，而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构，比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级，如果直接按长度切块，召回会很乱，模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...