校招top1%的黄金人才是这样的

import torchdevice = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-large-zh-v1.5",device=device,embed_batch_size=16,)同时确认python - <<EOFimport torchprint(torch.backends.mps.is_available())EOF看到True才说明你真的在用 Apple GPU

1月份意味着新一轮面试季的启动，也是梳理Java知识体系、夯实基础的关键时机。本文从核心语法、JVM、并发、集合框架、IO与网络、设计模式、常见面试题、优化与调优八大板块，系统整理Java面试八股文精髓，便于快速回顾与深度理解。一、Java基础语法与核心概念数据类型与变量基本类型（byte, short, int, long, float, double, char, boolean）与引用类型区别。自动装箱与拆箱机制，注意可能导致的NullPointerException与性能问题。final修饰变量、方法、类的语义与应用场景。运算符与控制流==与equals()区别，字符串池、Intege...

对于3年后马斯克提出的完全ai化的想法，你们怎么看待，4年后才毕业，学的软件，未来有3个方向，软件工程，虚拟技术，数字孪生，有点小焦虑，计算机会被AI取代吗

学历背景：电子科技大学（985）· 计算机科学与技术 · 硕士（2024.09-2027.06）学术荣誉：本硕双985，保研，硕士GPA 4.0/4.0（Top 2.8%），多次获得一等奖学金英语水平：CET-6 (567)顶会论文：EMNLP 2025 录用（共一）针对 Agent 缺乏全局视野问题，设计了基于图结构世界模型（Graph-based World Model）的智能体框架 。提出 Code-as-Policy 前瞻性规划机制，实现复杂任务的高鲁棒性决策 。算法竞赛：阿里天池 FT-Data Ranker 大语言模型微调数据赛 Top 3% (11/385) 。【项目经历】具身智能 (Robotics)：推理加速：设计基于 DCT 的自适应分词算法，在 AgileX Piper 真机实现“变长输入、定复杂度输出”，显著提升控制稳定性 。Agent & RAG：构建基于 LangGraph 的多智能体协同框架（ScholarCopilot），实现具备自我修正能力的闭环工作流 。采用 BM25+Vector 混合检索及 RRF 融合策略，显著降低学术引文幻觉 。【专业技能】框架/生态：熟练使用 Python/PyTorch，熟悉 HuggingFace 生态及 VLM 模型微调 。工程能力：掌握 vLLM 加速、AWQ 量化、ROS 通信及 Android 自动化控制 。真机经验：具备 AgileX Piper 机械臂真机控制与数据采集经验 。【求职意向】目标岗位：具身智能算法、大模型算法、AI Agent 研究员、多模态算法等实习生。到岗时间：2026年暑期，Base地：成都/北京/上海/杭州/深圳。完整简历（PDF）已准备好，欢迎有 HC 的 HR 或内推大佬私信了解详情！