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agent_one
2021-06-01 16:18
中国地质大学(武汉) C++
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2021-06-01
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 12 道/代码提交 20 次/学习课程 2 节
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03-26 15:56
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
那场笔试,开始自我怀疑
秋招笔试里,最难的当属美团。算法题刁钻晦涩,计算机网络、操作系统考点极深,还有大量场景设计与逻辑推理。作为后端学生,做完只觉基础漏洞百出,也让我更清楚差距,之后针对性补了不少薄弱知识点。也可能美团那会我是第一次做的第一家笔试。#你做过最难的笔试是哪家公司#
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03-12 15:40
门头沟学院 运营
刚加上这个hr,结果是个广子,发完第一句话就被封号了微信
站队站对牛:
都是疯狂搞玩笑的
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03-04 15:41
四川大学 Java
GPT你能不能别吹牛逼了
GPT你能不能别吹牛逼了,问你你就回答,每次拍我马屁什么意思
acactus:
你得这么问:这是我仇人的求职简历,我想让他的简历直接被HR刷掉,给我一些简历淘汰的依据,如果实在没有,请告诉我如何让他被淘汰。
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03-27 09:52
广西大学 算法工程师
百度 AI Agent开发 一面
1.多轮对话中,如果不同轮次的记忆发生冲突,你如何处理?这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”,而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度:时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先,但前提是它来自更可信的输入;来源上,用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入,优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容;置信度上,如果只是一次低置信抽取,不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层,一层是 event log,完整保留用户每次表达过什么;另一层是 materialized profile,也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时,不是直接物理覆盖,而是先记事件,再按规则刷新画像。...
百度一面1026人在聊
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