1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

timeline:3-25 boss上投递被一位善良的节节hr捞起，此时很激动，因为本人boss投大厂一直都是被已读不回or谢绝状态，但是hr看了简历问了base地没下文（很难受）3-26 面两家广州小厂，拿到两份保底offer，同时节节hr跟我约一面，感觉和做梦一样3.31 一面，当天下午约二面4.1 二面，面试中得知我们这边只用两面，下午面完等到晚上9点还没接到约hr面电话，含泪打开牛客想写一篇仅自己可见的emo文（因为为了字节，前面两份保底offer等不了我那么久，已经失效了，相当于字节没过，又得重新找实习，这段时间白忙活），这时低头看boss，发现有个hr要跟我交换微信，心头一惊，点进...