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Tencent飞
2020-03-03 22:56
快手_商业化_Android开发
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打卡第三天,继续加油
2020-03-03
在牛客打卡4天,今天学习:刷题 50 道
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02-21 15:56
上海交通大学 算法工程师
美团推荐算法一面
岗位名称:推荐算法面试时长:1h+自评分:7/10是否下一轮:待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么?相比 TF-IDF 改进在哪里?公式中每一项的含义是什么?(追问)k1 和 b 参数分别控制什么?如果 b=0 会发生什么?为什么在实际系统中要做混合检索?Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么?(追问)两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何?Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些?为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product?(追问)如果向量没有归一化,Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异?在你...
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02-18 17:43
西北农林科技大学 前端工程师
26届前端简历求分析
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01-12 09:24
门头沟学院 Java
字节露头就秒
不是说字节投就给面吗,我怎么露头就被秒😅
叁六玖:
信他们还是信我是秦始皇
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01-26 18:16
门头沟学院 前端工程师
有时候真的泪目了😭😭
大家都在鼓励你。自己也要争气啊!!!
对空六翼:
你真幸运,碰见这么好的人,不像我,秋招的时候被室友骗进cx了
实习好累,可以辞职全力准...
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
AI求职实录
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