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Asaki_0
2021-04-29 14:04
武汉理工大学 Java
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101-120错题
2021-04-29
在牛客打卡36天,今天学习:刷题 7 道/代码提交 9 次/学习课程 1 节
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03-30 16:21
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Java面试圣经
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03-29 22:48
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
能,但作用被严重高估了。
之前我去面试,等候区坐了个特别帅的哥们儿,我心想完了这颜值我肯定比不过。结果出来一聊,他一面就挂了,我过了。我导师做过三年技术面试官,他说:"长得好看我确实会第一眼印象好点,但只要张嘴答题,5分钟内就能判断水平。颜值最多给你加1分,技术不行扣的是10分。"但也不能说完全没用。我观察下来,真正加分的不是"长得帅",而是"看起来靠谱"。什么叫靠谱?头发不油、衣服整洁、说话时眼神不躲闪、坐姿端正。这些细节给人的感觉是"这人做事应该也挺靠谱"。我有个同学长相一般,但每次面试都提前理发、穿干净的衬衫、背挺得笔直,offer拿...
长得好看会提高面试通过率...
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03-11 11:30
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门头沟学院 Java
学院本春招简历
应届毕业生想尝试一下春招。实习经历是真的,现在还在实习着,第一个项目是真的,第二个项目是包装上去的。boss都是已读不回,简历还有要改的地方吗?麻烦各位大佬给给建议
今天你投了哪些公司?
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03-26 14:12
已编辑
南京工业大学 测试工程师
各位佬,可以帮我看看测试/测开简历有什么问题吗
第一段实习死活找不到沟通 200+,只有 5 个面试
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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