隔壁小王叔叔

2017-08-20 10:57 已编辑美团_到店事业群_后台开发

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我放弃了，链家再见了。。。

借了台电脑，本地没有编译器，然后你们懂的。。。把宝贵的资源让给你你们了，太火爆了！

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offer，offer快来吧

天津市斯波泰克技师学院安卓

编程5分钟，运行两小时😂😂

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发布于 2017-08-19 21:08

江苏大学运维工程师

果真很火爆

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发布于 2017-08-19 20:50

04-02 17:24

科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)

我通过 vibe coding 实现了二手交易系统

首先我们需要了解一下什么是 vibe coding？Vibe Coding = 用「话」指挥 AI 写代码，快速出原型、边跑边改，沉浸在开发心流中。Vibe：指「氛围、感觉、意图、风格、效果」—— 你要什么功能、什么风格、什么约束。Coding：由 LLM（GPT-4/Claude/Cursor/Copilot）自动生成、修复、优化代码。你的角色：从「代码打字员」→ 产品经理 + 架构师 + 测试 + 验收官。二手交易系统后台项目链接https://gitee.com/zxj2022/second-hand-trading-platform#你都用vibe coding做过什么？#

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03-31 00:06

广西大学算法工程师

飞猪大模型算法二面

1. 介绍一下你做过的一个大模型项目2. 如果让你设计一个适合购票的 Agent 系统，你会怎么做3. RAG 在酒旅场景里最容易出什么问题，怎么解决酒旅场景里的 RAG 最大问题不是召回不到，而是召回到了“看起来很像但不适用”的内容。比如同一家酒店不同套餐、同一航司不同舱位、同一个城市不同出发日期、同一政策不同会员等级，文本很像，但结论完全不同。模型一旦把这些证据混在一起，就很容易生成似是而非的答案。解决方法通常不是单纯提升 embedding，而是先把检索约束做对。比如 query 里要强绑定出发时间、订单状态、航司、舱位、供应商、会员等级这些 metadata，再在这个前提下做 dens...

AI-Agent面试实战...

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03-10 15:03

长沙理工大学机械设计/制造

貌似知道为什么投几百份没人理我的原因了

鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐鼠鼠好唐

最后一个本科生：真唐完了•ᴗ•💧

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04-01 10:41

东北大学 Java

钉钉AI应用一面

1.介绍团队是干什么的2.问笔试题目，没做出来的都问了一遍。3.问prompt:(1)看我a了37.5%，问我知不知道如何改进？(2)prompt工程一般怎么写？(3)你说到可以给输入输出案例，落到底层原理上大模型是怎么做的？(4)你说到可以给定“按json输出”，如果我拿到的结果不理想(非json)，你觉得如何改善(5)你说可以使用** content **来加强引用，具体到底层大模型如何识别的？4.如果一个用户反馈大模型给的不准，你如何排查？5.了没了解过deepseek的深度学习，它的具体详细的思考过程是怎么样的？6.看到我写了RAG(1)RAG是什么时候出现的？(2)了没了解过抖音、谷...

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