1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...

我选没有，我的目标offer是字节跳动，❤️和字节，当然选字节。大二在校，没背过面经，只练过一点算法，算法根本不会写，写了几十道，还是菜鸡，之前boss投递300+没有人回我，有几个回我的要我会全栈才行。继续沉淀吧

各位大哥，求给给意见。我双非硕。😭

1. 你最近在学哪些课程或技术方向？2. 你有没有使用过 AI 相关工具？有，用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法，也会用来做知识点对比，比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别，或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具，不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题？最大的问题是上下文理解不一定完整，尤其是跨文件和跨模块的时候，生成的代码可能能跑，但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件，比如空值、并发安全、事务失效这些问题，所以关键逻辑我还是会自己过一遍...