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瓶子爱西瓜
2023-07-05 18:11
景德镇陶瓷大学 资料员
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非计算机硕
本科计算机,硕士调剂去了四大天坑
申请银行的研发或者科技岗
是不是都在简历上挂了啊
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牛客974596082号
门头沟学院 Java
我跟你一样的境地 真的网申了几十家都没面试
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发布于 2023-07-07 14:58
广东
垃圾王需要offer
中国第一拖拖拉机集团有限公司拖拉机学院 Java
是的
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发布于 2023-08-03 09:23
安徽
桂花沟
门头沟学院 安全工程师
农研和邮储都要英语六级。
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发布于 2023-07-19 21:41
四川
已注销
好像也不是,银行这块只是说相关专业优先,但不是卡死,不过确实劣势一些
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发布于 2023-07-05 21:44
北京
暂无评论,快来抢首评~
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05-03 18:00
浙江大学 算法工程师
哔哩哔哩大模型面试岗,我悟了!!!
哔哩哔哩大模型面试岗,我悟了!!!大家好,我是Yuki。周末跟一个在B站面试大模型算法实习岗的学员聊了整整两个小时,他说这场面试让他“一边冒汗一边开窍”。我让他把面试题完整复述了一遍,今天就把这场高质量的技术对话分享给大家。说实话,这几道题问得是真有水平——不是那种背八股文能应付的,而是实打实考察你做项目的深度和思考力。面试复盘:一场关于Agent的技术拷问第一关:你现在做的Agent到底是什么?面试官开门见山,没有废话。如果你回答“就是一个能调用工具的AI”,那基本就凉了。面试官要听的是:你对自己做的事情有没有系统性的理解。正确的打开方式是这样的:“我负责的是一个面向科研场景的辅助Agent...
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 18:05
虽然情场失意了
但是事业顺利了😎
空屿编号:
你把墨镜摘下来是不是这样😭
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04-20 22:20
已编辑
门头沟学院 算法工程师
27届导师不放实习,硬刷五段大厂
27届,bg为四非本211硕,如题,导师不放实习,且每周至少一次线下组会(工作日),从研一上开始实习,然后我组在研一下引入了打卡机五段大厂分别是:美团到店、美团服务零售、快手电商、字节TikTok、字节CapCut。目前要结束我的第五段实习了(不会再刷第六段,好好搞学校的事,还有秋招)本来一直告诉自己的是“所有委屈到了终点再说”,过去告诉自己的终点自然还没到,但我觉得自己仿佛已经到了另一个终点,有感而发,写了这篇文章也许你会觉得为啥不尝试问问导师能不能实习,或者用其他让自己舒服的手段,我只能说,这很复杂,有导师的人自然会懂,这种一开始就把“利益冲突”摆明面上的招几乎就是不可能成功———————————————————我到底是怎么实习的?骗hr自己满勤,然后没有捷径,就是每周往返,第一段去的是北京美团,而学校在江苏,因此需要一周一次北京江苏往返,因为实习钱少,所以坐的基本是绿皮,难以入睡,下车后就是长达2小时的地铁去公司,地铁站上靠着人睡觉周末做什么?基本在做导师的科研or横向,学习的话很多时候就是尽力在晚上回到出租屋的时候学,这很难维持,但只能不断push自己如何破解打卡机?直接把打卡机偷了,或者使用指纹膜(当然我很早就做好了无法破解的准备,那就是找个长三角实习,每天早起去打卡完坐高铁去实习,从每周高铁往返变成每天)导师会压力吗?非常压力,实习的时候非常害怕微信弹出他的消息,PTSD了,有时候一周要往返两次学校,每次都跟要死了一样,之前真是情绪崩溃好几次,哈哈哈哈平时往返怎么平衡工作?我本来很晕车,为了不耽误公司和导师的进度,从车上一看电脑就头晕、吐,到后面可以随意在高铁、地铁、出租车上Coding,甚至不会再因为往返感到心累了,哈哈哈哈这一路已经淬炼出比较坚强的内心了,已经数不清多少次坐末班高铁从学校回公司,多少次凌晨6点爬起来赶车过去我会把这些当作是我人生的弯路,但现在,这些已经成为我宝贵的经验了。往后,我想我也能真正允许各种不好的情况出现了,因为我会真正把它当作我要解决的问题,而非抱怨,这又何尝不是终点呢?要照顾好身体,我不管怎么往返,一直非常在乎身体,会让自己睡够8小时,最近几星期培养早睡早起到公司健身后去工作的习惯,我觉得好身体很关键
gtgt..:
很佩服,但是很恐怖,感觉已经从人类异化到高度运转的机器了
美团成长空间 2788人发布
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今天 19:45
门头沟学院 Java
RAG
一、概述与全链路 RAG(检索增强生成):用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG(检索-拼接-生成)→ Advanced RAG(Query 改写、混合检索、Rerank)→ Modular RAG(可插拔模块、Agent 动态决策) 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成 二、文档处理(Chunking + Metadata) 切分策略 策略 ...
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