AI

经历今年暑期大厂面试的，很多岗位是不是都问了AI相关问题，这就是接下来的趋势，想要进大厂或者垂直领域独角兽企业，不管什么岗位，拥抱AI就对了需求可能会增多的岗位：1、AI算法工程师/科学家（核心层）：LLM工程师/研究员： 预训练、微调、RLHF、Prompt工程、Agent开发、模型压缩与部署。多模态算法工程师： 融合文本、图像、语音、视频的理解与生成。AIGC算法工程师： 图像、视频、3D内容生成等。计算机视觉/自然语言处理工程师（与大模型结合）： 即使是传统CV/NLP，也需要与大模型技术结合应用。MLOps工程师： 负责机器学习模型的全生命周期管理，包括开发、部署、监控和迭代。2、AI...

求助各位大佬，想问下这五个项目该如何选其一暑期实习准备的java后端，感恩阿里国际厚爱❤，bravo102计划全跟AI结合好不容易挑出这五个项目，1、数字商品智能Agent-广州2、全球智能表达引擎-杭州（下同）3、AIDC海外本地物流AI控制塔4、电商AI实时消息运营平台5、基于AI驱动的电商架构智能可视化设计与优化但个人对它们各自的 业务核心程度、项目含金量、能够得到的锻炼提升 以及 场景方向发展前景  还想打听一下大佬们的看法，感谢各位抽空帮选

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。          

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

▌保姆级教程（务必收藏）✅1、【职业规划】-帮助你定位自己上传简历→输入：【请根据我的经历，给我一些就业岗位方向】这个时候deepseek会根据你的学校专业、实习或者项目，给你一些就业的岗位方向，这样你就可以朝着这些方向去投递简历2、【简历评估】-提升简历过审上传简历→输入：【请根据"岗位" 的要求，结合我的简历，帮我从以下几个方面给出评价和修改建议，以提升我简历在这个岗位上的竞争力1、简历优缺点分析2、简历当前有哪些地方可以提升应聘岗位信息：xxxxxx】3、【简历撰写】-求职意向定制化上传简历→输入：【请根据以下岗位招聘要求，帮我重新解构我的简历，按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评...

1. [明确性]   - 用户意图是否清晰传达？   - 是否存在歧义或多义表述？   - 示例对比：     × "写个故事"     √ "用300字编写一个科幻微小说，主题是时间循环，结局出人意料"2. [有效性]   - 输出结果与预期目标的匹配度   - 是否包含必要约束条件（格式/长度/风格等）     × "总结会议内容"     √ "用bullet points总结昨日产品评审会的三个核心决策，并标注相关负责人"3. [用户适配]   - 是否符合目标用户的语言习惯？   - 是否预设了合理的知识层级？     × 面向儿童："阐释量子纠缠的波函数坍缩现象"     √ 面向儿童："用小狗找骨头的故事解释远距离感应"4. [结构设计]   - 是否包含有效的上下文铺垫？   - 多步骤指令的逻辑连贯性     √ 优秀结构：       1) 设定角色："你是一位资深营养师"       2) 限定条件："针对糖尿病患者的春季食谱"       3) 输出要求："以表格形式呈现，包含早中晚三餐"5. [风险控制]   - 是否规避敏感话题触发？   - 是否存在文化偏见风险？   - 示例改进：     × "比较不同宗教的优劣"     √ "客观陈述佛教与基督教的核心教义差异"6. [扩展性]   - 是否支持自然追问？   - 能否引发有价值的延伸对话？     √ 优秀prompt：       "先解释区块链基本原理，然后给出三个实际应用案例，最后分析当前面临的主要挑战"7. [效率优化]   - Token使用是否经济？   - 复杂任务是否进行分阶段处理？     × 单次请求："详细分析2023全球新能源汽车市场，包括政策、技术、销量、竞争格局..."     √ 分步请求：       1) 政策环境分析       2) 关键技术突破       3) 头部企业对比8. [可测试性]   - 是否具备明确的验证标准？   - 能否通过A/B测试量化效果？     评估指标示例：     - 首次响应准确率     - 多轮对话维护率     - 用户修正次数9. [错误处理]   - 是否预设容错机制？   - 是否包含纠偏引导？     √ 优秀实践：       "如果问题涉及专业医疗建议，请提示'根据AI伦理准则，建议咨询执业医师'"10. [体验感知]    - 交互语气是否符合场景？    - 是否营造适当的对话温度？      示例对比：      × "输入你要问的问题"      √ "您好！今天想探讨什么有趣的话题呢？"               

1. 感知模块（Perception）- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。3. 执行模块（Action）- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。5. 交互模块（Interaction）- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。6. 系统与安全模块（System & Safety）- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop）                

百融云创AI产品运营 组内直推，负责b端用户AI agent平台运营及agent搭建，接受25实习校招 社招 会Python有大模型使用经验优先😁，有兴趣私聊 评论                  

先介绍一下bg：本人是一名留学生，美本美硕，全美top的计算机专业，一段美国的小厂实习，一段科研经历；从未参加过国内的任何秋招、春招和实习，由于考虑回国发展，于是在今年三月中首次投递国内的春招；由于没有论文产出，故不考虑算法岗，由于后端技术栈是Node，故不考虑后端岗，由于对前端和Web3非常感兴趣，故直接投递前端岗。以下是所有的投递和结果（截止至5.7）：美团，oc字节，三面挂淘天，二面挂拼多多，二面过，没有参加三面快手，二面过，没有参加三面携程，笔试完无后续京东，笔试时间在美国凌晨，故没有参加得物，笔试时间在美国凌晨，故没有参加综上，一共投递8个公司，面经我都已经发布。下面来总结一下面试感...

一、模型核心能力评估1. 认知准确性   1.1 基础准确率       - 通用场景Top-1准确率＞82%（置信区间±2%）   1.2 领域专精度       - 医疗QA准确率≥89%（USMLE测试集）       - 法律条文解析准确率≥91%（Bar Exam基准）   1.3 抗幻觉指数       - TruthfulQA准确率＞65%        - 事实错误率＜3%（5000次对话统计值）2. 生成品质   2.1 语义相关度       - BERTScore＞0.85（阈值参考MS MARCO标准）   2.2 逻辑连贯性       - 人工评估8分制达6.5+        - 跨段落验证通过率＞80%   2.3 创新多样性       - Distinct-3＞0.45（开放域对话场景）       - 生成重复率＜15%（连续3轮对话）3. 交互流畅度   3.1 响应效能       - 端到端P95时延＜1.8s（含网络传输）       - 首token延迟＜400ms（视觉感知临界值）   3.2 多轮记忆       - 32k上下文窗口下话题保持率＞92%       - 实体记忆准确率＞88%（10轮对话测试）   3.3 容错机制       - 错误应答自主修正成功率＞70%       - 歧义澄清触发准确率＞85%4. 价值感知   4.1 任务达成率       - 工具类场景＞93%（如代码生成/文档摘要）       - 客服场景＞88%（含工单转接场景）   4.2 用户粘性       - 7日留存＞35%（工具类产品基准）       - 日均对话轮次＞5.2（社交类场景）   4.3 心智占位       - NPS净推荐值＞65（超越ChatGPT 45基准）       - 品牌提及率＞40%（未提示场景调研）5. 成本效益   5.1 推理经济性       - 7B模型单次请求成本＜$0.0008（动态量化后）       - 千次调用成本＜$0.8（考虑流量折扣）   5.2 资源利用率       - 动态批处理QPS＞60（A10 GPU基准）       - 显存占用＜12GB（INT8量化后）   5.3 冷启动优化       - 容器化部署＜25s（含模型预热）       - 自动扩缩容响应＜8s（突发流量场景）6. 场景适配   6.1 领域扩展性       - 新业务适配周期＜3人日（基于LoRA微调）       - 跨领域迁移准确率＞75%（少样本场景）   6.2 风险控制       - 敏感内容拦截率＞99.5%（AUC＞0.98）       - 合规审核通过率100%（GDPR/HIPAA场景）   6.3 商业转化       - 线索转化率提升＞15%（对比规则引擎）       - 人工替代率＞40%（客服场景实测）1️⃣技术验证阶段     对抗测试集验证         TruthfulQA/LAMBADA2️⃣用户体验验证     眼动实验+行为埋点      Hotjar/Mixpanel3️⃣业务价值验证     A/B测试+转化漏斗分析  Optimizely/GrowthBook指标健康度看板：技术指标权重40% | 体验指标30% | 商业指标30%异常波动阈值：单项指标周环比变化＞15%触发告警                

【职位亮点】1. 行业领导者与顶级技术专家联手打造的创业团队，团队成员均来自一线大厂和优质创业公司，拥有丰富的行业经验和成功创业经历。2. 连续获得多轮一线投资机构投资，AI+人才赛道领跑者，探索 AI 时代的应用开发范式，沉淀 Copilot 技术框架，通过 AI 技术提升人才赛道的服务效率和品质。3. 扁平化管理，团队氛围好【职位描述】我们正在寻找技术能力出色、热衷 AI 应用的工程师，加入我们的团队！作为后端开发实习生，你将利用 LLM 等前沿智能技术，参与构建 AI 驱动的Data Agent，从而更好地满足公司业务的数据需求【岗位职责】1. 了解数据生产核心链路，与产品和业务团队紧密协作，识别并解决业务需求沟通、代码开发、上线运维等各环节中的关键问题，快速设计和实现 AI 驱动的解决方案，抽象和沉淀通用的 Agent 基建能力；2. 聚焦产品功能与用户体验，联合大模型算法、评估、数据等团队，持续优化产品性能与准确率，提升系统智能化水平；3. 跟踪 AI 技术前沿发展，推动新技术的引入与工程化落地，持续增强平台智能化能力。【任职要求】1. 学历要求： 计算机科学、软件工程、数据科学、数学、统计学等相关专业本科或研究生在读，双一流院校优先；2. 技术基础： 计算机基础扎实，熟练掌握常见的数据结构与算法，精通 Java/Python/Go/C++ 等至少一种主流编程语言；3. 数据库知识：了解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）；4. 数据处理： 了解ETL流程，有数据清洗、转换、加载等相关经验者优先；5. 学习能力： 具备出色的学习能力和动手能力，热衷技术创新，乐于探索新技术与应用。6. 团队合作： 具备良好的业务理解和需求分析能力，沟通协作能力强，能高效推动跨团队合作与复杂问题的攻坚；7. 实习时间： 每周至少实习4天，持续4-6个月以上。【加分项】1. 具备 LLM 应用开发、RAG/Agent 架构实现、大模型训练/精调、强化学习等经验；2. 了解数据仓库设计（如维度建模、星型模型等）；3. 对数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）有一定了解。工作地点：北京市朝阳区嘉盛中心感兴趣的可直接在评论区留言，或将简历投递至 **********

字节喜欢技术型人才，会就着你的项目挖“how”挖得很深，会问技术实现细节，你要做好你的一个回答被下钻 5-8层的心理准备。最近非常重视Al，如果你调过 prompt、搭过 agent，请你主动表述，大加分!喜欢能推动事儿，或者说能释放压迫感的人。这点在面试中很容易被观察到，不需要笑，直视对方，简单直接阐述观点。不会的问题也冷静，直接说需要思考就行。

在投递命中率上，其实就是做简历和岗位的匹配。为此，在简历优化环节，建议同学们在主简历版本的基础上，优化几个不同的版本，都是对标对应公司的 JD 来优化的，核心就是突出个人优势和项目经验的匹配度。做到这一点，投递命中率就高，比起用一份简历海投的模式要高效很多。在 offer 命中率上，主要做面试问答准备和基于产品闭环的思考和表述框架训练。一般和同学们一对一沟通的1-2个小时里，我通常会用「用户-场景-需求-业务-数据-商业」框架结合项目经验的角度，带大家去优化简历。很多同学意识到，其实过去自己做的事情并不是那么没价值，还是有很多可挖掘的亮点。（比如你的研发技能在产品经理的面试中属于王炸）关键在于，能否看到产品功能背后的需求价值、业务价值和构建整个闭环框架的逻辑。这种区别，是功能思维和产品思维之间的差异化。一套体系化产品工作方法的好处就是在思考、表达、执行时能形成结构，也是很多产品经理同学不可或缺的东西。之后就是面试和offer 选择问题。工作经历本质是资源价值和光环价值，在资源投入、人才密度、数据体量、业务规模上增加明显优势，这个过程中对自己是一次很好的实践训练。利用这个背书给自己谈价增添一些筹码，也有机会涉猎一些 AI 的东西。对于产品经理来说，重要的是循序渐进对AI更加深入的过程。未来产品经理的核心竞争力不仅仅是 AI 能力，还有强大的产品思维和产品认知，因为这才是不变的东西。               

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