为什么简历连筛的机会都没有呢

简历投了一堆，总有很多连评估都没进去就那么卡着
要不你就把我挂了
要不你就快点啊
我不至于是学历不太行啊
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本科生还是研究生哎？本科生的话那很正常
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发布于 2025-06-08 00:02 辽宁

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03-16 10:46
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
兄弟们交个底，你们干活的“嫡系”主力 AI 到底是哪个？
现在感觉没个顺手的 AI 当赛博小弟，这班根本上不下去。最近一直在这捣鼓 Doris，要从各种厂家的上位机抽数据建表，活儿说难不难，但每天写那些繁琐的 CRUD 和长篇大论的 SQL，是真的耗精力。试了一圈各种大模型，我盘了一下，目前能留在我电脑里当“嫡系”主力的，基本就这俩套路：1. 敲代码/查Bug的嫡系：Claude Code平时在 VS Code 里写 Java，或者写一些处理底层数据的 Python 脚本，我习惯直接在终端里唤醒 Claude Code。这玩意儿读本地代码库的上下文确实有一套，有时候逻辑卡壳了，或者环境配置死活不对（比如我想把 VS Code 调教得像 IDEA 一样...
你的嫡系AI是哪个？
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03-15 19:31
百度_商业化_前端研发工程师
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03-06 12:35
已编辑
三峡大学科技学院 Java
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03-12 15:35
嘉应学院 Python
双非春招只有小微的命吗
快说谢谢牛牛精灵：说不定就是下一个寒武纪!
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03-16 09:51
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 二面
1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...
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