大家别拦我!

回顾一下今天的ebay面试!
我准备了好久的SQL
结果上来是智力题😢😢😢
后来问同学才发现智力题是ebay传统

我哭了
我感觉自己好蠢😭😭
我还提前一天就住在了西藏中路旁边
呜呜呜
哭哭
校招求职吐槽
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什么智力题发出来看看
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发布于 2021-12-15 10:28

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03-16 10:54
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
天天用大模型写代码，我终于发现它突然变“智障”的根本原因了……
作为一个每天重度依赖 AI 摸鱼、不是在撸代码就是在写文档的后端打工人，我仔细盘了一下我每天的 Token 消耗流水，发现了一个惊人的事实：最消耗 AI 算力、最容易让它破防的，根本不是什么复杂的算法推导，也不是写那些又长又臭的 SQL 联表查询，而是我们轻飘飘敲下的一句——“帮我初始化一个项目”。大伙品一品，平时让 AI 搞个“初始化”，到底有多要命：1. 薛定谔的“搭个基础架子”你以为你只是让它建个工程，但在 AI 眼里，你这是让它当架构师。比如你跟它说：“帮我起个后端服务”。好家伙，为了显摆，它不仅要把外层的目录结构用 ASCII 码画出来，还要给你手搓一堆基础类。要是你提了一嘴用若依（...
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03-16 10:43
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
2026了，现在入局AI，普通开发到底往哪个方向卷才不当炮灰？
最近摸鱼的时候和几个同行聊起现在的行情，发现大家都在不同程度地焦虑。天天看着各种新模型发布，感觉再写纯业务CRUD马上就要被淘汰了。但真想学AI，网上一搜全是一堆看不懂的数学公式和底层论文，看得人头皮发麻。作为一个在业务开发和数据打交道这块摸爬滚打过的人，我总结了几个咱们普通程序员（特别是主攻Java/Python、搞过后端或系统平台的兄弟）现在入局AI比较现实的方向，发出来跟佬们探讨一下，轻喷。1. 坚决别去卷的方向：底层大模型/纯算法说白了，这就不是普通人能玩的。现在去搞什么基座模型训练，那是神仙打架，大厂和顶尖实验室拿着几万张算力卡在烧钱。咱们一没算力二没那种学术背景，进去连门槛都摸不到...
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02-26 01:38
五邑大学 Java
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03-17 08:17
吉林农业大学 算法工程师
商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...
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