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南风知我意21
04-30 13:54
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门头沟学院 Java
发布于四川
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五月份还能找到27暑假实习吗??
西部211硕双非本,一个小厂实习 和 一个Agent项目,大厂部分简历都过不了
五月份大厂还有暑假实习吗?
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南风知我意21
楼主
门头沟学院 Java
目前只有北京致远互联口头offer,但是做OA和低代码相关,不太想去
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发布于 04-30 10:41
四川
尽管沉淀
门头沟学院 Java
继续投找找,日常实习有好点公司就去。
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发布于 05-02 15:08
广东
联想内推来找我
联想_算法工程师
要不要看我“煮页”联想的实习急招岗,扩招补录,欢迎来试
1
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发布于 05-01 10:04
天津
在泡池子的中国人很想退休
门头沟学院 前端开发其它
有的兄弟,有的
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发布于 04-30 19:35
陕西
暂无评论,快来抢首评~
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05-04 08:15
门头沟学院 Java
宇树科技实习AI agent开发一面分享
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.请介绍一个你参与的、与AIAgent相关的项目,并说明你的角色和贡献。2.解释一下什么是向量数据库,它与传统关系型数据库的核心区别是什么?3.在RAG流程中,如果检索到的文档相关性不高,导致生成答案质量差,可能有哪些原因?如何优化?4.谈一谈你对ReAct框架的理解。它的核心思想是什么,如何帮助Agent进行推理和行动?5.在AIAgent中,记忆(Memory)通常分为哪几种类型?简要说明它们的作用。6.实现一个简单的多轮对话状态管理,你会考虑哪些关键要素?7.如何评估一个AIAgent的好坏?除了准确率,还可以关注哪些指标?8.了解LangChain或Llamalndex这类框架吗?谈谈它们解决了什么问题,以及可能的局限性。9.在开发Agent时,如何设计提示词(Prompt)来提升其任务执行的稳定性和准确性?10.手写算法:实现一个函数,计算两个向量的余弦相似度。
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05-02 22:52
北京理工大学 Java
双九混子的暑期总结
背景:本硕网安,此前无实习。 其实从去年七八月起,我就算开始准备实习了。但当时还在纠结选什么语言,实验室的项目也还没什么成果。就这样一拖再拖,拖到国庆后才正式开始学 Java,同时还得兼顾导师安排的比赛(用的正是我一直在做的那个项目)。一直拖到十一月初初赛结束,才勉强学完黑马的 Java SE。接着开始学 Java Web,边玩边学,直到十二月初才看完。 第一个比赛失利之后,导师又安排我参加另一个比赛的初赛(复用上一个比赛的成果)。之后我开始准备算法,跟着代码随想录的题单刷题,Redis 和后面的内容没系统学,最后是直接背的八股。这期间也一直在挑项目,挑着挑着就到了一月,勉强敲完了一个轮子项目...
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04-29 22:47
吉林大学 Python
马上五一了,还没有找到实习好焦虑
三月份开始做简历,项目八股没有准备好,不敢投太多。所以面邀很少四月份开始海投,终于有几个面试邀请,但是没什么经验,过程非常紧张,没什么结果现在马上要五月了,感觉找实习没有一点起色…
我的求职进度条
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04-30 13:31
南京大学 C++
2026暑期
首先是菜菜的基本情况呢。bg:本科南航非科班,靠ICPC区域银跨保南软,目前研一(两年制),零实习项目:手搓软光栅,手搓UE的FPS项目,都挺水的,可以看我github:atri2333.github.io本科毕业那段时间生病了呢,从五月份躺到了九月份开学,所以准备的很晚的了,之前只在大四的时候自学过Games101。UE主要看文档,然后看过udemy上的GAS教程呢,但是时间不够只看了一半。后续自己准备项目的时候也感到有点力不从心。八股:编程指北、小林coding,还有知乎上不羁的游侠。接下来是暑期战况呢。泡:巨人网络、吉比特简历挂:字节、叠纸、莉莉丝(梦厂爆哭x1)、鹰角(梦厂爆哭x2)二...
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05-05 20:31
中山大学 算法工程师
淘天AI Agent 一面面经
1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解,重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。2. 结合项目场景,说明Agent任务目标拆解逻辑,以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑,大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路,组件有效性验证方式、调优优化策略,以及整体对话效果量化评估方案。5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线,说明为何选用强化学习做Agent对齐优化,完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。6. DPO全流程效果评估方式,结合实际业务案例说明DPO固有短板,对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。7. 从算法原理角度,讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷,梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣,说明递归切分选型原因,以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。10. 梳理向量数据库选型核心考量维度,结合线上高并发、低延迟生产环境,说明落地选型策略。11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因,介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题,逐条梳理全链路优化手段。13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题,所用开源/商用工具库,以及不同重排模型横向对比实验结论。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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