愚蠢的我开始挑战

面试题简述batch内负采样和随机负采样分别是什么？它们的优缺点是什么？面试官想听的1、是否理解负采样在推荐/对比损失中的意义2、能说清楚两种负采样的来源区别3、能解释为什么batch内负采样通常更有效4、能说出适用场景面试回答举例负采样在推荐场景中主要是为了让模型学会分离正负样本，增强用户向量和不相关物品向量的判别能力。常见的做法有两种：随机负采样和batch内负采样。详情可查看：http://xhslink.com/o/20UsX6RqQyV由浅入深分析1、随机负样本通常太容易 -> 梯度弱2、Batch内负样本本质是无监督信息增益3、技术上 batch 越大，负样本越丰富4、在双塔...

1.超聚变，npi工程师，郑州，年16w左右，周末加班双倍工资2.新华三，代表处技术支持，工作地未定，要等分配，年22+2w浮动听说技术支持发展前景不好，而且华三代表处好像会裁应届生？家在陕西，以后还想回西安发展，纠结到底选哪个

但我感觉我还只是个小卡拉米，比不上牛客里面的大佬每天都在需要大家offer建议的，我是根本没得我选

eino v0.7.15 版本更新详解：ChatModel Agent 中间件与 Agent 名称修正1. adk 修复：在未配置工具的情况下支持 after chatmodel在此前版本中，当 ChatModelAgent 未配置工具时，AfterChatModel 中间件不会被正确执行。本次更新通过调整 ChatModelAgent 的链式执行逻辑，使得 AfterChatModel 在没有工具配置的情况下也能够正常触发。具体改动体现在 chatmodel.go 文件中，对 buildRunFunc 方法进行了修改：• 在构建 Chain 时引入本地状态生成函数，用于初始化 ChatModelAgentState• 在 ChatModel 执行前，通过 StatePreHandler 更新并处理 state.Messages，同时顺序执行 BeforeChatModel 中间件• 在 ChatModel 执行后，通过 StatePostHandler 将模型输出追加到 state.Messages，并顺序执行 AfterChatModel 中间件• 保证 BeforeChatModel 和 AfterChatModel 都围绕 ChatModel 的执行过程正确生效通过这一调整，即使未配置工具调用能力，ChatModel 的前置和后置中间件也能按预期执行。2. adk 修复：agent 名称设置修正在 flow.go 中，对 agent 运行时的 AgentName 和 RunPath 设置逻辑进行了修正。更新后的逻辑说明如下：• 始终使用当前 agent 的名称作为 event.AgentName• 当 event.RunPath 已存在时，将框架生成的 RunPath 与自定义 RunPath 合并，避免重复或错误的路径段• 当 event.RunPath 不存在时，直接使用当前运行上下文中的 RunPath• 保证事件记录策略中，RunPath 能够准确匹配当前 agent 的执行路径，避免因路径重复导致的事件不记录问题该修复解决了在运行流式 agent 时，AgentName 和 RunPath 可能配置错误的问题。