一、行业/公司新闻    标题 日期 简介     Anthropic Claude Mythos 泄露持续发酵 03-28 近3000份内部文档被发现在无加密数据库中，揭示代号"Capybara"的新模型在编码、推理和网络安全上"阶跃式超越"Opus。网安股CrowdStrike跌7%、Palo Alto跌6%   Waymo 周付费单量突破50万 03-28 不到一年翻倍，已达年底100万目标的50%。Zoox同期扩至Austin和Miami   Uber 宣布欧洲首个Robotaxi服务 03-28 与Pony AI和Verne合作在克罗地亚萨格勒...

秋招0offer，估计简历有问题   

timeline3.9投递3.19一面3.31二面4.1告知二面通过免三面4.2hr面4.3oc人生第一次面试就是字节，没想到最后竟然能oc。（ 免三面真的很意外😳）

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...