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匿名牛油
2023-06-08 19:25
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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学历
| 硕士海归 |
公司
尼尔森
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「尼尔森」
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入门统一价,8%公积金,10 PTO,听说加班多,给得少,拒了
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青木夜光
University of Pittsburgh 投融资
GFK呢,试过吗
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发布于 2023-06-17 22:39
北京
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mikumimiku:
卧槽,哥们你被裁了啊
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03-14 10:16
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似乎今年大厂开始的比较晚
字节 腾讯三月初就开始了,阿里3.18才开启,但是已经开始造势了,阿里巴巴开始的这么晚,难道是刚盘点完hc?据说今年招聘大方向也是AI,同学们加把劲吧
你感受到金三银四了嘛?
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02-25 16:52
门头沟学院 Java
27后端简历求拷打
菜鸡求拷打,最近想找一段暑期或者日常实习,hot100目前还在二刷,八股看了一半,去年找了一段小厂实习,干了两个月太水了就提前离职了,期间做了个玩具项目,甚至都没有上线,包装一下就写进简历了,把原来的外卖替换掉了,另一个是点评,今天下午ssob沟通了一百多,有要简历的但是之后就已读不回了,求各位大佬指点
找工作的小源1:
学历加粗放大
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03-15 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 一面
1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
AI-Agent面试实战...
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