双非走测开投了1000份只有俩面试

从1月初开始,20多天投了1000份简历,有68个人要简历,但最终只有两个给面试,一个是传统制造业点击即送的没去,还有一个是汇川技术,下周五面。我感觉我简历写的还可以啊,为什么hr不给我面试?
有没有友友帮我看一下呀?
#你已经投递多少份简历了#
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哪里有问题啊?我都懵了
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发布于 今天 13:19 江苏
简历感觉很对测开的口 或许可以加一点AI的东西 但事实上没有实习就算是测开也难约面试
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发布于 今天 22:14 北京
没有实习导致的... 有实习机会就去吧 我当初也是小作坊跳到小厂 小厂跳到中厂 中厂跳到大厂这样的... 我们双非就是机会很少
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发布于 今天 20:57 北京
🐂🍺这简历
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发布于 今天 17:56 广东

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最近高强度和ai对话的时候,尤其是进入心流状态后,脑子里思如泉涌,AI那边生成的也老快。但是这两个超级大脑直接的交互真的太慢了,还在那一点点敲键盘,感觉带宽真得升升级。我看油管上开屏广告也有这种产品,大多都是英语的语音转文字,中文效果后来我试了试Mac自带的语音转文字,说中文转出来之后我看的都不知所云,传给下游大模型直接语义坍缩。。。各大llm厂商对此也有些优化,他们在网页端加了个语音输入  但是在中文场景下,除了chatgpt的那个语音转文字,其他厂商的对中文识别率都挺低的,即便大模型有兜底,能根据上下文猜测你说的是啥意思,但还是容易发生语义坍缩而gpt的语音转文字也有局限,当你说话说过超过一分钟之后,就会因为说话的信息tokens过长或者网络波动,给你全部吞了,说了两分钟的话,还得重新说一遍,杏仁核小朋友就要闹了。当时这真是个折磨我好久好久的痛点。  我就在想,gpt的转录引擎是什么呢,中文优化怎么这么好,要不抽出来本地跑,连上剪切板当个小工具不行么,后来也确实vibecoding了一下:做了个基于OpenAI Whisper引擎的转录工具  做完后我试了试,Mac本地跑完一段语音转文字的时间,和去openai服务器走一圈再回来不相上下;而跑出来的文本准确率 甚至要比 chatgpt网页端的那个还要高  估计openai算力全堆给llm了,asr这种边缘业务算力分不到多少了哈哈哈  Whisper还提供了个CUDA加速,要是英伟达显卡,本地跑的速度还能在mac的速度之上快个四倍左右,还得是老黄  多亏现在llm兜底能力强,只要术语不错一半以上,都能根据上下文基本都能推断出来,语意不会崩。现在已经常驻后台当我小工具了哈哈哈哈。
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