快手实习 推荐算法 二面

以前准备后端面试的时候，主播最大的痛苦不是资料太少，而是资料太多。我当时最大的困惑是根本不知道这些资料该按什么顺序学、学到什么程度、哪些才是真正面试一定会问的。因为这个问题，我白白浪费了很多时间。举个最直接的例子：我曾经把某林 Coding 上的计算机网络从头到尾看了两遍，甚至还整理过一张很大的思维导图。那时候我以为，既然要面试，就应该尽可能学全、学深。 但后来真的开始面试、经历完秋招，再回头复盘我参加过的 40 多场面试后，我才慢慢发现：计算机网络真正高频、真正决定你能不能开口答出来的，其实就那么一小部分。再往后看，Java 基础、JVM、JUC、MySQL、Redis、操作系统这些后端常见...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

这种实习能去吗？    

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台，重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”，而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构，比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级，如果直接按长度切块，召回会很乱，模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...