各大厂子公司应该对双非友好点

第一封邮件发的16.30面试，后面又发了一封16.50的，写邮件问怎么回事也没有消息好嘛，那我就16.25上线等到16.50你总没话说吧，好家伙整个腾讯会议室里面一直就只有一个招商银行hr，感觉也不在，问什么也不回答，等到17.12面试官任然没有上线，于是退出会议室我从10月份面试以来第一次感觉到自己这么不被尊重的，招聘混乱成这样真的也是不多见的，我不想骂人，但是我觉得给学生清晰的面试安排，及时的邮件反馈，最起码的守时观念这是公司最起码要做到的吧算了，进去以后也是这个样子那就真的全完了

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

1.项目拷打。2.未曝光出去的样本作为负样本有做过实验吗？3.为什么要进行多目标联合建模，解决了什么问题。4.为什么不单独预测 cvr , ctr 的引入为 cvr 带来了什么信息。5.如果出现跷跷板问题怎么解决？6.知道 PLE 原理吗？7.分层召回的结构是什么？8.介绍 groupembedding 。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

秋招我可以失误无数次，但只要面试官失误一次，那么我就会被招进去。凭着这一无敌信念，现在火热接收offer中，滴滴: 主要语音播报和对话，听说强度在互联网里面算好的， base北京网易有道: 也是tts相关，可能做同声传译，聊的不错，强度ok，就是不知道业务好不好， base杭州腾讯音乐: 合成方向，base广州，给的offer包基本满足预期。打听到tme的hc比较少，但是氛围好，比较wlb，业务技术毕竟背靠腾讯感觉值得冲一冲腾讯音乐二面面试官得知我在前司没转正成功的时候，他说，在一个小众领域能获得一些成就已经很不错了，无论做什么重要的是你能养活自己，就足够了…真职场遇到这样的前辈就跪了吧，对得...