2023-11-08 17:45 重庆邮电大学嵌入式软件工程师

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华为海思

HR打电话问了一下工作地意向，一志愿填的成研所，但是说深圳HC更多，问一下自己的意向工作地排序，就没了，这算保温电话？

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怀民呐

蚌埠坦克学院材料研发工程师

为啥我投的深圳，问我上海意向呢

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发布于 2023-11-10 10:08 吉林

牛客985531459号

电子科技大学 C++

+1，说深圳hc多，我说只接受成都，不知道是不是无了😢

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发布于 2023-11-08 22:27 四川

又被画饼了的华夫饼很不想泡池子

门头沟学院

同，说上海hc多

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发布于 2023-11-08 20:33 陕西

阿迪尔海德

门头沟学院 FPGA工程师

佬，什么部门？

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发布于 2023-12-20 19:09 湖南

5556660

重庆健康职业学院 C++

又刷到你了，我也江波龙，也深圳海思

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发布于 2023-12-17 17:41 重庆

不可能找不到工作的

杭州电子科技大学 C++

大海思，投的杭研所，问我考不考虑深圳，我说不考虑

就没消息了

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发布于 2023-11-20 07:54 浙江

人狠话不多的潜伏者很忧伤

门头沟学院前端工程师

没被问薪资吗

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发布于 2023-11-19 20:08 湖北

牛客400103570号

四川省科研人员

大海思还是小海思？

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发布于 2023-11-19 14:01 湖北

芝士年糕a

哈尔滨工业大学（深圳）数字IC后端设计

请问保温电话是座机还是手机号？

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发布于 2023-11-15 23:05 广东

牛客125134795号

投的海思深圳，还没有HR联系我

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发布于 2023-11-10 16:19 韩国

500已经永远变不成00了

门头沟学院 soc前端设计

我也是这样问不知道什么意思😭

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发布于 2023-11-09 15:28 陕西

招聘小黑锅

华为_无线网络产品线_测试工程师

降温

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发布于 2023-11-08 18:08 广东

已注销

礼问面试到保温电话总共过了多久

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发布于 2023-11-08 18:05 广东

04-11 20:57

中国科学技术大学 Java

Agent 面试：当面试官问“模型复读机了怎么办”，他到底在考什么？

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...

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04-13 07:35

蚌埠坦克学院嵌入式软件开发

全志科技嵌入式软件开发一面面经

1. 如果某个 Linux 进程内存持续上涨，但没有明显崩溃，你会怎么判断是内存泄漏还是内存碎片问题？答案：先看内存上涨的是哪一类内存。通过 top、pmap、smem 或 /proc/PID/status 观察 VmRSS、VmSize、匿名页、文件映射区的变化，确认到底是堆增长、mmap 增长，还是缓存导致的占用上升。如果怀疑内存泄漏，要看申请和释放是否失衡。可以结合 valgrind、asan、自定义内存统计埋点，检查某些对象是否只申请不释放，或者异常路径、超时路径、错误返回分支里遗漏了释放逻辑。如果怀疑内存碎片，要看“总内存够但连续可用块不足”的现象。这类问题常见于频繁申请释放不同大小...

查看12道真题和解析

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04-02 18:46

已编辑

南京大学前端工程师

许愿 offer

求求鹅收了我吧，其他公司全是一面挂，心态已崩，有没有人知道录用评估要多久，至今 hr 没有加我微信4.2 更新 ，已收到 offer，爱鹅信鹅等鹅timeline：3.13 一面3.18 二面3.31 hr 面 云证4.2 offer

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03-19 01:17

大连东软信息学院人工智能

这简历是一坨吗？9成是已读不回

在打卡的大老虎很想潜...：你在找实习，没啥实习经历，技术栈放前面，项目多就分两页写，太紧凑了，项目你最多写两个，讲清楚就行，项目背景。用到的技术栈、亮点、难点如何解决，人工智能进面太难了，需求少。你可以加最新大模型的东西

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04-12 12:03

广西大学算法工程师

腾讯 AI应用开发一面

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台，重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”，而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构，比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级，如果直接按长度切块，召回会很乱，模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...

腾讯一面2288人在聊

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