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匿名牛油
2025-12-12 12:07
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不愿透露姓名的神秘牛友
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04-25 16:38
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生而野蛮:非科班到大厂Offer,我的前端逆袭路径复盘
从乡村泥土路到211校园,从懵懂迷茫到目标坚定,你的成长之路,藏着每一步的挣扎与坚持、选择与蜕变。风起于青平之末 浪沉于波澜之间,那些看似平凡的过往,那些咬牙坚持的瞬间,终会拼凑成照亮前路的光。 从小你就习惯了独立,小学每天往返8公里上学,初中独自离家30公里住校,早已学会了自己照顾自己。 高中:低谷蓄力,逆风翻盘 高一高二的你,始终保持着认真听课的态度,没有太多杂念,只是单纯地做好自己该做的事,为未来积蓄力量。那时的你,还不懂什么是挫折,也未曾想过,高三会迎来一场足以击垮心态的考验。 高三,是你人生中的至暗时刻。一模物理成绩出来,仅有 16 分,距离高考仅剩几个月,巨大的落差让你陷入绝望,心...
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04-23 14:33
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“我有AI项目,但不知道怎么向面试官展示?”
最近遇到一位朋友的困扰:“我做了不少Claude技能和Agent,甚至已经有其他人在用了。但我不知道怎么把这些能力展示给面试官。”仔细想想,这其实是个“好问题”——因为大多数人还在“学习AI”的阶段,而你已经真正做出了东西。下面整理了一些切实可行的建议,希望能帮到有同样困惑的你。📊 第一招:用“结果”说话,而不是用“技术”说话这是最重要的一条建议。招聘方其实并不最在意你用的是Claude还是GPT,或者你的Agent用了什么酷炫的架构。他们真正关心的是:你的项目带来了什么结果?所以,不要这样说:❌ “我开发了一个基于Claude的多轮对话Agent,使用了ReAct模式,支持工具调用……”而...
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03-25 20:42
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03-31 21:47
东南大学 C++
愚人节血战阿里
吓哭了,明天被面试塞满了
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吓晕了
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04-22 16:32
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快手 大模型算法 一面
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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