时间线：06-15申请+测评，06-20群面，07-02综合面试，大约两天后挂。群面题库抽题，先选观点站队（需人数均等），然后抢麦轮流表达观点，最后5分钟互相辩论和提问。我把题库和AI生成的正反方观点整理到了文档里，有需要的同学可以前往查看↓【金山文档 | WPS云文档】 CVTE-群面题库&AI参考观点综合面试无自我介绍现在在哪里？现在的这段实习怎么样？压力大吗？下班之后会干什么？为什么想做销售？之前一段销售实习有什么目标吗？你有没有实现？在同一批实习生里面排第几？你觉得实习过程中有哪些地方还可以做得更好？为什么导致没做好？你理想的10年以后的生活是什么样的？财富自由之后你想做些什么...

时间线：6月初投递+完成测评，6月底收到AI面试，完成两天后在简历评估阶段进入人才库。第一部分自我介绍色盲检测找出错误的钉子用英文朗读屏幕上的一段话听力题（录音很短，需要集中注意力）英文回答一道题，我的问题是“如何在工作环境中保持创造力？”根据英文提示听一段录音，然后用英文复述这段录音的内容四道问答题团队成员的意见发生冲突时，如何考虑成员的感受和需求，最终完成项目？分享近两年的一个相关经历你最近探索的一个非专业领域是什么？你使用了什么方法？达到了什么样的水平？举一个具体例子你在项目中遇到什么困难，你是如何解决的？举一个具体例子被分配到一个你不熟悉的任务，你是如何完成的？举一个具体例子注：每道题...

没想到六月底了鹅子还在捞人，晚上面完第二天上午就挂了初试自我介绍三段实习经历浅挖实习期间做了什么？遇到什么困难？如何解决？有什么收获？如何向客户推销腾讯云产品的？有什么方法和策略？对腾讯云产品的了解？你觉得这段实习里面最重要、最困难的工作是什么？市场调研哪些内容，举一两个机器人产品的例子说明？你对企业微信的了解，有哪些应用场景？硕士选择这个专业的原因是什么？你的职业发展规划是什么？反问岗位：产品策划or行业应用？一人多职，都干base在哪？广州

场景一：向高层领导汇报（关注战略、价值、ROI）核心公式：价值成果+战略对齐+关键挑战+未来建议结构模板：一句话项目定位："XX项目是XX战略下的关键举措"核心成果量化：用钱/效率/增长数据说话关键挑战与应对：一句话风险控制说明战略价值与建议：支撑公司战略方向及下一步建议场景二：向客户/甲方汇报（关注交付、满意度、后续）核心公式：承诺兑现+客户价值+问题响应+后续支持结构模板：目标回顾："按合同，本项目目标为…."交付成果清单：已完成项及未完成/变更项客户价值体现：量化项目带来的实际效益问题跟踪与承诺：遗留问题及解决计划后续支持计划：维保期及优化建议场景...

缓解焦虑的最好方法是回家。鼠鼠昨天上午考完了本科阶段的最后一场考试，大概率考得稀烂，但是没多想，考完立马收拾行李，坐上了提前约好的顺风车飞奔回家。虽然家和学校很近，只有一百多公里的路程，但距离上次回家也已经有三四个月了。每次想回家，期间总有考试、毕业设计、面试、实习等等各种各样的原因，没办法回去，待在学校和公司的每一天也都充斥着无形的压力和焦虑。现在终于完成了答辩，考完了试，公司那边也请了假，是时候回去一趟了。没有提前通知爸妈，想给他们一个惊喜。下午提前到了家，他俩还在上班，只好让外公外婆来给我开门。因为我的回家，晚上外婆在厨房格外忙碌，做了满满一大桌子菜，填饱了我天天吃外卖的肚子。晚上也没空...

大语言模型关键技术概览规模扩展：早期的研究主要关注模型参数规模所带来的性能优势，最近的工作则是加大对于高质量数据的规模扩展。数据工程：首先，需要对于数据进行全面的采集，拓宽高质量的数据来源；其次，需要对于收集到的数据进行精细的清洗，尽量提升用于大模型训练的数据质量；第三，需要设计有效的数据配比与数据课程，加强模型对于数据语义信息的利用效率。高效预训练能力激发：多种高级提示策略，包括上下文学习、思维链提示等，通过构建特殊的提示模板或者表述形式来提升大语言模型对于复杂任务的求解能力。人类对齐：首先训练能够区分模型输出质量好坏的奖励模型，进而使用强化学习算法来指导语言模型输出行为的调整，让大语言模型...

前两天鼠鼠参加了一个会议，主要是和外部公司初步接触、商讨某合作可能性。我提前做好了PPT材料，提前问mentor是否需要我来讲，mentor说会上他来讲，鼠鼠以为只需要旁听+记录就可以了，没把这个会议放心上。结果下午开会前3分钟，mentor让我抱着电脑过去，跟我说：“你共享一下屏幕，等会你给他们讲。”顿时天塌了，我只好凭借原本的记忆、照着PPT念（一边念一边嘎嘎流汗呐）。下了会以后，mentor把我留住，开门见山指出我这次会议的表现不好。虽然心里有些委屈，但是mentor的指导还是非常有用的。首先，开会前一定要做好内部协调，哪个人负责哪部分工作，谁来讲、谁来沟通、谁来提问等等都要分清。同时，...

📍面试公司：韶音科技💻面试岗位：IT产品经理实习生❓一面HR面自我介绍具体介绍某一项实习的工作内容？你在里面负责什么？职业规划/具体哪个方向？大学的成绩排名？为什么没有选择做科研而是参加实习？在学校有没有参加什么社团或组织？担任什么职务？高考分数和排名？高考数学成绩多少？这个成绩可以上985/211，为什么选择现在这个学校？父母做什么工作？你小时候他们会管你的学习吗？你父母对你的择校和职业规划是什么态度？你在上大学之前遇到最困难的事情是什么？为什么选择来深圳？有什么喜欢的运动？假如转正，你的理想薪资是多少？反问：韶音想要什么类型的人才？自驱力主动学习🙌面试感想：感觉对面就是拿着问题表一个...

又是幸福的一天上午在摆弄产品实习日记—mentor让我玩半天游戏再工作游戏机，录一些演示视频，中午mentor请客吃饭，吃完后mentor亲自开车带我去看具身智能开发者大会。现场看到了各种各样用途的机器人，先来看看和我同名的公司（bushi）：GR-2是傅利叶推出的第二代人形机器人产品，身高1.75米，体重63公斤，全身覆盖至多53个自由度，单臂负载3公斤，搭载了全自研的12自由度灵巧手，可以实时感知抓握力度，调整抓取策略，对不同形状、材质、重量物体的实现精准力控抓取。接下来登场的是会弹钢琴的机器人，只是不太聪明的样子，弹的节奏有点过于舒缓，不过好听是好听的。还看到了QingBoo的仿生机器人...

入职已经一个月多了，最近一直在负责游戏场景下的功能。为了让我更深入地理解游戏运行的逻辑和流程，在设计功能时有一个具体的参照，mentor托人寄了一台NEX playground的游戏机，还特意嘱咐我：“今天下午你的主要任务是玩游戏，把游戏玩熟练，然后再思考功能设计。”于是喜提摸鱼一下午。有一说一，国外的体感游戏质量比国内的要高很多，很早之前就玩过Xbox，质量也很高。机器的动作识别快速精准，游戏体验也很好，而国内的体感游戏普遍给人一种廉价感。玩了几款免费的游戏（水果忍者、打地鼠、门将扑点），除了大幅度的快速动作识别有些时延外，其他非常丝滑。小小一个机器非常便携，连上电源和显示屏就能玩。但是付费...

25fall的同学们看过来！周末刚刚在百汇医疗（上海商城）做完肺结核检测，来给大家上攻略如何预约？搜索🔍小程序“百汇医疗”，选择“出国签证体检中心”➡️“英国”，体检1和2都一样，目前预约人数还不是很多，建议尽快预约～携带材料①护照原件➕照片页复印件②两张证件照，35✖️45mm③英文版国内地址和英国地址体检当天地址：上海市静安区南京西路1376号西办公楼203-204室（出国体检的营业时间为9:00-17:00，在315室）①进入上海商城（西峰）看到星巴克后，乘坐店门口的电梯上三楼，出门左转、左转再左转就到了②进门后工作人员会提醒填写资料，如果预约时已经提前填写好，那么可以直接取号排队，等...

写在前面：本文所述的部分情况不具备普适性，以实际答辩场景为准。主包是CS专业，前不久刚刚结束本科毕业设计的答辩，下面就基于我自己的一些答辩准备工作和答辩过程中遇到的情况，针对答辩的全流程做一些整理、记录，供大家参考。答辩前论文答辩前最重要的事情一定是把论文写完整，形成逻辑闭环！并且达到最基本的字数和页数要求。同时一定一定要按照学校的格式要求进行书写，有些同学可能有故意留一些格式问题、好让评审老师在答辩时指出从而减少专业类知识提问时间的小心思，不可取！一方面格式问题过多会影响初稿的审查，另一方面也会给答辩老师留下不好的印象，所以千万不能投机取巧。答辩PPT根据答辩时间要求（比如汇报10min+问...

（一）语言模型的发展历程词元（Token）1. 统计语言模型（Statistical Language Model，SLM）通常是根据词序列中若干个连续的上下文单词来预测下一个词的出现概率，即根据一个固定长度的前缀来预测目标单词。2. 神经语言模型（Neural Language Model，NLM）使用神经网络来建模文本序列的生成，例如word2vec（构建了一个简化的浅层神经网络来学习分布式词表示，所学习到的词嵌入（分布式词向量）可以用作后续任务的语义特征提取器）。3. 预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM）代表：ELMo、BERT、GPT-1编码器...

去英国找小宝已经是一个半月以前的事情了（🇨🇳🇬🇧异国恋｜今天不打视频，今天见面❤️），在一起后的第一个5·20也没办法一起过。回想起十多天的英国之旅，除了一起走过的路、看过的风景，更难忘的其实是那些意料之外的瞬间。那天上午，我们从酒店出发，准备坐地铁去海德公园。英国的地铁站里没有信号，同时又担心小偷，我们在进站之前就把线路截图然后把手机放进了口袋里。一路上和小宝在聊天，等注意到海德公园站到了的时候，地铁车门已经关上了，于是我们盘算着下一站下来之后往回坐就能回来（但其实伦敦地铁线路很复杂，相邻的站台不一定正好是方向相反的车）。一到站就看到对面站台的车刚刚抵达，我们立马下车。小宝拉住我，问...