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喵的沉淀
2025-06-29 14:24
字节跳动_Data-中国交易与广告_后端开发(准入职员工)
发布于北京
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AI agent是未来吗?
在一个agent小组实习,觉得这个方向大有可为啊。
我叫agent,你也可以叫我未来😎
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搞Java的可以搞agent,搞cpp的不建议花太多时间搞agent
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发布于 2025-07-07 10:04
广东
issyonibenkyousuru
中国第一拖拖拉机集团有限公司拖拉机学院 Java
陷阱
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发布于 2025-07-21 17:19
上海
猫头夜鹰
门头沟学院 Java
怎么大家都在做agent
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发布于 2025-06-30 12:43
上海
暂无评论,快来抢首评~
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简历有什么致命问题吗,字节投了60+没有通过一次简历筛
PMGao:
后端裁员很严重,aicoding时代了都,别搞java了
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无实习加一般学历,求简历拷打
xtu大迫杰:
偶遇校友,祝校友offer打牌
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03-29 13:17
杭州电子科技大学 前端工程师
就业再差,也不要盲目线下面试
最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人,非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求,多为AI agent开发/全栈开发,基本都是CTO/老板直接对接,流程混乱,要求线下面试,不报销路费,直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发,非进校园的线下面试本来就少,基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题:1. 内部能效极低,线上面效率不比线下高? 2.不懂互联网工具,不会用好互联网产品,内部怎么做的好开发? 3. 公司没有融资没有上市没有title,凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选?这并不表示我们求职者好高骛远,行情不好就安心沉淀寻找方向,盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。
动画梦工厂:
让去线下的直接跑就完事了,跟不上时事的公司也没啥发展的必要,去了也是裁员
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1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
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