昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

什么破玩意,那么多家笔试,就你家笔试识别不到摄像头,还你妹的要下载并安装最新版本的地纬浏览器,怕不是拿面试来刷自家软件的api的

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

大家好，我是程序员花海，今天周末，恰好有时间来和大家聊一下校招和实习的底层知识！友情提示：这边文章干货很多，建议收藏，也欢迎你的小花~我讲结合自己担任校招面试官多年的经验，从校招笔试、校招面试、选择Offer、提前入职、实习转正、试用期Landing等众多角度来一一为大家拆解校招的底层逻辑，话不多说，现在开讲！在准备校招面试的时候，大家可能会参考很多学长学姐的建议，但是你听到的的建议五花八门，比如有鹅选鹅、无鹅延毕，但是大家仔细想想，这句话真的对吗？首先无可厚非，鹅的福利真的很好，但是这个是从公司角度来说，这个公司整体氛围不错，但是你入职之后，是要分到某一个业务部门下的某一个组的，你的Offe...