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offer到碗里来。
2022-01-12 19:15
南京航空航天大学 UI设计师
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微软技术支持base无锡,有哪位兄弟了解嘛?想知道这个职位前景,待遇。
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前端面试准备&技...
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今天 14:30
武汉理工大学 Unity3D客户端
黑客松冠军的项目——vibe coding必看
https://github.com/affaan-m/everything-claude-code这个项目叫everything-claude-code,目前已经有13万星,是Anthropic的黑客松冠军用了10个月打磨出来的。你可以理解为给Claude Code、Codex这类AI编程工具装了一整套现成的经验包。越来越多的人开始vibe coding了,真正麻烦的往往不是第一下能不能跑起来,而是后面怎么记住上下文、怎么自动检查、怎么把任务分开做......这个仓库基本就是在补这些东西。比如:token优化,讲的是怎么少占上下文;内存持久化,讲的是这次聊完的东西下次还能接着用;持续学习,讲...
你都用vibe codi...
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03-15 15:25
中南林业科技大学 Web前端
27前端实习简历求锐评
本人双非本,大佬们能不能来帮我看看我简历哪里有问题,真的很努力地写了,可boss上投好多已读不回😓😓,要么直接说不合适,小中大厂都投了
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昨天 13:42
已编辑
北京航空航天大学 后端工程师
字节暑期已offer
算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油,希望暑期能活下来
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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