大厂校招给的职级，像游戏开局送装备。有人拿的是“T5”，兴奋得发朋友圈；有人拿“T3”，怀疑自己是不是亲生的。其实同一个T5，在不同组可能差三倍工作量。更有甚者，同一届人，A组叫“工程师”，B组叫“高级工程师”——只是因为leader风格不同。title膨胀早已开始：实习生都能叫“项目负责人”。但升职加薪时才发现，起点低的人爬得更累。聪明人选offer，不仅看钱，也看职级天花板。毕竟，三年后你是“资深”还是“高级资深”，差的不只是两个字。谈薪时可以问：“这个岗位的晋升路径是？”答案能看出这家公司，到底把你当人还是当耗材。

📍面试公司：虾皮 shopee🕐面试时间：2025.10.17 11:00💻面试岗位：算法工程师 NLP/知识图谱方向 ❓面试问题：（简历投的很早了，写的很乱，首先自我介绍，面试官要求突出介绍擅长的框架）（漫长的问项目环节。以下内容都是简历里写到过的，面试官全程基本上没有问简历内容以外的八股）为什么用USC方法？是多个不同的大模型，还是同样的模型输出不同的内容?说说SFT具体怎么做的。DPO的数据集如何构建？DPO的原理？讲讲LoRA的原理？DPO和LoRA的数据集结构有没有什么区别？（手撕代码）找最长的回文子串长度：二维dpT T被python的拷贝坑了，初始化二维数组切记不要用 dp...

双非本 刚刚保研到北交计算机专硕 导师是牛导 方向是跨模态智能与视觉解析 研二暑假放三个月实习 自身有一些机器学习下深度学习基础 想走算法岗 和组内方向也比较契合 但害怕学历不够被卡 想问下是走开发岗还是算法岗￥

agent项目中如何提高匹配到正确工具的准确性工具描述优化：确保每个工具都有清晰、准确的描述，包括功能、输入参数和输出结果。描述应尽可能详细，并使用自然语言，以便于理解和匹配。工具分类：将工具按照功能或领域进行分类，这样可以根据用户请求的上下文快速缩小候选工具范围。语义匹配：使用语义相似度计算（如余弦相似度）来匹配用户查询和工具描述。可以利用预训练的语言模型（如BERT、Sentence-BERT）来生成嵌入向量，然后计算相似度。多轮对话：在匹配不确定时，可以设计多轮对话来澄清用户意图，例如通过提问让用户提供更多细节。使用强化学习或在线学习来持续优化；多个模型验证查询query重写：因为用户输...