昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...

报到前，mentor在微信上提醒我：明天见领导记得叫X总。我当时还觉得有点夸张——直到开会时，我自然地对着组长喊了声王哥，整个会议室突然安静了两秒。旁边的同事小声补了句：这是王总。

鼠鼠的秋招应该是结束了，已经签了科大讯飞了，虽然是个劝退价（全网最低），但已经是我的ssp了（前面只有小公司的offer），但是鼠鼠已经知足了，准备开始早睡早起了，好好锻炼身体和娱乐了

校招时有一种很普遍的焦虑：“没有大厂实习经历，是不是就废了？”但在实际的秋招战场上，大家总能看到一些“异类”：简历上没有任何实习大厂的Logo，甚至连中小厂的实习都没有，却依然能拿下头部大厂的SP甚至SSP。这并不是玄学，也不是幸存者偏差，这背后的核心逻辑其实是“核心竞争力的等价置换”。HR和面试官本质上是在估算你的“未来产出能力”，而实习经历只是证明这种能力的凭证之一，并非唯一。一、 学术能力的“降维打击”对于算法岗而言，“顶级实验室经历” > “普通大厂打杂实习”。很多零实习的大佬，其实是在学校里把实验室当成了公司。 手握一篇CVPR/ICCV/AAAI/这些顶级paper，其含金量...