银河通用机器人笔试-算法

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...

对不住了bro哈哈哈哈哈

今天和字节的一位面试官朋友吃饭，吐槽了一下今年的春招简历质量。他跟我透露了一个残酷的真相：大厂筛选简历，平均停留时间真的只有3秒。在这3秒里，如果你的简历没有击中“靶心”，直接就会被Pass。作为“内部人”，他给了我三个关键加分项，能瞬间提升简历的通过率。今天分享出来，希望能帮到还在焦虑的牛友们。加分项一：关键词的“镜像化”布局面试官看简历其实是在“找词”。ATS系统和HR都在找JD（职位描述）里的那些硬技能。错误示范： 技能栏写得乱七八糟，或者项目经历里全是“负责、参与”这种虚词。正确姿势： 你的简历应该像JD的“镜像”。如果JD里强调了“SQL”、“Python”、“数据清洗”，你的简历里...