壁仞科技-AI芯片架构建模工程师

一面：
1.自我介绍
2.聊项目
3.八股，智能指针，应用share_ptr（代码没写出来）
4.判断字符串s1中是否包含字符串s2（一着急想成滑动窗口与双指针，悲！）
5.虚函数的应用（背八股+紧张写成析构函数了，悲x2）
6.体系结构知识：测Cache大小（cache miss 和cache hit）
7.反问

悲！过个年啥都忘了，开工第一面，成傻子了。结果当然是凉凉了（hr反馈非常快

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计科小学生

楼主

门头沟学院 C++

我太菜了

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发布于 2025-02-10 15:48 上海

左手持剑的黑衣剑士

上海科技大学 C++

佬，一共面了多久

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发布于 2025-02-25 10:17 上海

千之蓝海

中国科学技术大学 C++

当天就和你说不合适？

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发布于 2025-02-19 10:31 江苏

02-02 11:39

浙江大学全栈开发

3.11 Active-Prompt

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）

提示词工程指南

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02-05 13:16

南京邮电大学 Java

为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便