在大二的尾巴拿到了小红书实习offer

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...

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太卷了太卷了，才5月中旬，秋招已经开始了， 整理了 24 个在招岗位 + 真实面经 ，祝大家求职顺利！   💼 二、在招岗位（全部 · 杭州）  👥 三、5 大类岗位人才画像（关键，对号入座） 画像 ① AI / 算法核心岗（具身智能 / 强化学习 / SLAM / 大模型）  这是宇树最核心、薪资最高、竞争最激烈的岗位群     维度 硬性要求 加分项 加分加分项     学历 硕士及以上（个别博士） 985 / 211 海外 QS50   专业 计算机、自动化、控制、机器人 AI 方向 机器人方向   编程 C++ + Python 熟练 CUDA / OpenCL ROS / ROS...