面试题简述你平时是怎么做用户分层的？有没有实际用过 RFM 模型？如果有的话，你是怎么理解它，又是如何在业务中落地的？面试官想听的1、不是只会概览，而是知道为什么分层，怎么分层，如何用于运营动作。2、能从携程业务角度思考，而不是泛泛而谈。3、哪怕没有真实项目经验，也能用课题、模拟项目、实习碎片经历构造合理流程。4、回答有逻辑，有方法论，能体现你对用户行为与价值的敏感度。面试回答举例面试官您好，我在做用户分层时通常会从两个角度出发：用户价值维度与用户行为维度。其中，RFM模型是我最常用、也最容易落地的方法之一。详情请参考：http://xhslink.com/o/1n4WBszjfNd由浅入深分...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

华为这两天开奖闹得沸沸扬扬，口碑真的直线下滑，基本上看到的都是打算不去的，今年开的基本上都是侮辱价，谁去谁亏听说华子进去一切听分配，整不好还真给你分配到测试点。华子开15也比不了互联网大厂的普通sp甚至某些厂的大白菜，甚至他公积金是5%，闹麻了

大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...