这次出的题明显比一面小得多，而面试官给的反馈、正向肯定明显比一面少得多，因此心态也要跟着变化。加粗是没提前准备好的：二面一般是领导面，所以开局反问职位（团队需求方，用人经理）自我介绍，说一面说过的优势介绍实习公司业务、个人工作介绍实习技术栈（Monorepo+React+MobX）MobX 如何在 React 工作流里工作（忘了 Observable 这个东西了，说的 Effect 可以监听 MobX 状态）MobX 如何融入本人工作流（说了从呼出图片编辑器到用户修改再到同步 CRDT 状态的链路、本人遇到的文本框组件不更新的问题，说得没太方便面试官理解，就多追问了一些关于流程的具体问题）Re...

考研下岸了，大四上没去校招，现在没实习经验，简历投进去但是过不了筛😣，各位🐮友有什么高见吗

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...