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渴望wlb的牛可乐很热情
2023-11-16 08:56
北京经纬恒润上海分公司_智驾仿真工程师
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经纬恒润内推
用我的内推码,可以回答大家问题和查看进度
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牛客ai_
门头沟学院 Java
已投,谢谢
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发布于 2024-09-03 21:58
辽宁
有吗炒面
东北大学 机械设计/制造
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发布于 2024-09-02 17:06
辽宁
喵了个王哈哈
天津大学 医疗器械研发
礼貌取码,谢谢
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发布于 2024-09-01 11:57
天津
武鸣」
电子科技大学 嵌入式软件开发
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发布于 2024-08-30 11:40
四川
granthughes180
Uppsala University 新媒体运营
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发布于 2024-08-26 08:35
瑞典
溺海千来
中国科学院大学(双一流) FPGA工程师
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发布于 2024-08-25 18:08
陕西
acdg
门头沟学院 无线通信工程师
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发布于 2024-08-25 17:30
重庆
活跃的菠萝蜜在理财
门头沟学院 数据库工程师
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发布于 2024-08-25 14:20
山东
于佳航
东北大学 电源工程师
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发布于 2024-08-21 22:19
辽宁
halftion
中国科学院大学 网络安全
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发布于 2024-08-20 15:18
北京
前程似锦的offer多多
天津大学 产品经理
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发布于 2024-08-07 23:19
广东
小赖叨逼叨
华南理工大学 算法工程师
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发布于 2024-08-06 16:16
广东
暂无评论,快来抢首评~
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04-19 16:20
门头沟学院 测试开发
智元机器人(子公司外包)-测开-一面
📍面试公司:智元机器人(子公司外包)🕐面试时间:4.16(boss投递,当天约面)💻面试岗位:测试研发工程师❓面试问题:1.自我介绍2.介绍实习(主要问做了什么,没有问的很深)3.你怎么理解测试和测开的区别4.CI、自动化流程体系建设,这方面有什么了解5.你认为一个比较合理完整的自动化测试流程大概是什么样的6.开发完的自动化测试用例,什么时间或时机跑,为什么跑,跑哪些,目的是什么,输出是什么样的7.从整个研发生命周期来讲,每个版本迭代,自动化测试从哪个环节去执行以及不同环节自动化测试在做什么8.你认为测试工作的核心目标是什么9.产品新版上线前,你会从哪些角度去评估测试的覆盖性和是否具备上...
查看20道真题和解析
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04-23 10:32
门头沟学院 Java
🚨你的AI项目,为什么总跟别人“撞车”?
打开GitHub搜“AI应用”,跳出来的结果是不是都差不多?又一个RAG知识库问答 📚又一个ChatGPT套壳网站 💬又一个LangChain文档加载器 🔧代码换了个写法,README换了个排版,但内核一模一样。更扎心的是:你跟着教程吭哧吭哧做出来的东西,和另外100个求职者简历上写的,几乎没有区别。面试官看多了,审美疲劳 😮💨 你也知道这项目拿不出手,但不知道该做什么、能做什么。🤔 为什么市面上的项目都“长一个样”?因为教程教的,都是“标准答案”。教程教你搭RAG → 大家都用LangChain + Chroma + OpenAI教程教你做Agent → 大家都用ReAct模式...
哪些AI项目值得做?
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04-21 16:05
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山西大学 Java
28届Java后端开发
现在也太难了吧🥲,实习好难找,佬们拷打一下简历
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04-24 11:10
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荆州职业技术学院 Java
暑期完结!
本人bg双非➕百度实习,经过漫长的两个月在职求职,暑期终上岸字节,在这里感谢节子收留以下是一些timeline:3.5 米哈游一面 凉3.10 字节飞书一面 凉3.17 腾讯teg一面 凉3.17 京东支付一面 凉3.25 字节国际化广告一面 几天后告知过4.7 腾讯数据计算平台一面秒过4.8 字节国际化广告二面 面完秒挂秒捞4.9 美团一面 凉4.9 腾讯数据计算平台二面完到hr面,泡了几天一直没约hr面然后流程结束,这是最难受的一个4.13 字节国际化一面秒过4.15 快手主站一面挂4.17 字节国际化二面面完过一会告知通过4.23 字节正式offer从以上总结早期准备的实在不足,对于八股对于简历上实习内容准备的都不够充分,所以许多倒在了一面,后面面着面着才慢慢进入状态,可能也由于在职面试的原因吧,一边上班一边复习实在痛苦,本来想着找不到就继续赖着百度,其实到最后活也不想干,面试准备的也不充分,也算给自己一个教训吧,最好时时刻刻准备好面试的状态,八股算法不能停,祝🐮友暑期也一切顺利!
励志成为双港第一ja...:
太强了大佬,我想问一下如果在职的话怎么面试啊
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04-22 16:32
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 一面
1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO,你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐,让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答,而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”,DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用,而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样,再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本,是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致,直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上,最后 DPO 学到的是别人的分布,不一定能提升当前模型...
AI-Agent面试实战...
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