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左手工匠
2019-10-31 14:12
门头沟学院 C++
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2019-10-31
在牛客打卡246天,今天也很努力鸭!
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简历上需要体现你的AI能力
2026年招聘最多的就是AI工程师,面试问的最多的也是“AI相关”; 91% 的公司用 AI 筛简历,85% 的简历都提到了 AI。但问题是:大部分人写的 AI 能力,机器看了没用,人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇: 青铜段位:列工具名(0分) 技能:熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney 这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历,30 份都这么写。工具名不是能力,使用场景才是。 白银段位:写了使用场景(60分) 使用 Claude API 进行代码 Review,辅助日常开发 比青铜好一点,至少知道用在哪了。但还是没有说...
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04-22 16:32
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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...
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04-10 14:14
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广西大学 算法工程师
京东 AI Agent开发 一面
1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景,为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景,比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路,比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进,但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景,比如主库先落事实,再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用,是因为它们解决的问题不同,消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压,你会怎样定位,不要只说“扩容消费者”...
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