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复盘运营
武汉大学 运营
发布于湖北
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写运营工作中的项目,有人想看吗?
@牛客阿芙:
【有奖话题】复盘是第一生产力,一起来聊聊你做过的项目吧~
已认证
让我看看是哪个打工仔还没完成项目复盘?项目复盘不仅是为了完成老板的任务,也是总结经验教训,为以后的工作提供思路/方法/借鉴每一次项目复盘都是一次成长见证,快回头看看你的成长印迹吧~[mark一下][mark一下][mark一下][mark一下]🙌面向对象全站有职场经验的用户🔔活动时间活动时间:3月10日-3月31日🚩活动规则1、活动期间,带下列任一话题发布符合主题的内容且正文字数不少于800字话题一:#我的成功项目解析#选择一个自己参与或主导的成功项目进行回顾复盘,包括但不限于项目背景,项目目标,项目过程,项目成功,项目中遇到的困难如何解决的,成功经验总结等。话题二:#我的失利项目复盘#选择一个自己参与或主导的失败项目进行回顾复盘,包括但不限于项目背景,项目目标,项目过程,项目成功,项目中遇到的困难/失败的原因,失败原因分析等。2、一个话题只可参与一次,每一篇内容只能带一个话题3、官方会对每一篇内容进行质量审核,审核通过的内容才可以参与奖项评选4、特别提示(1)内容需要完整、有逻辑、有借鉴价值、排版清晰、符合主题,重在回顾-分析-总结,情感抒发类视为不符合主题(2)需要自己参与或主导的项目,网上的成功案例视为不符合主题(3)技术类纯功能/代码项目分享视为不符合主题🥂奖励规则奖项奖励规则奖品抢先参与奖活动期间发布内容符合主题的内容且超过800字的审核通过的前50篇(以发布内容的篇数为单位)50元京东卡参与奖活动期间发布内容符合主题的内容且超过800字的审核通过的第51-第N篇(以发布内容的篇数为单位)B站超级大会员月卡优质奖活动期间成功参与,内容丰富,逻辑清晰,且内容字数1800字以上,浏览量超过1K,创作指数超过30的用户中综合排名前5%用户(以人为单位,仅取数据最高的一次)创作指数=点赞数*1+收藏数*1+一级评论数*1注:偏情感抒发向,诱导点赞/收藏/评论等恶意行为不可参与此奖项300元京东卡奖励说明1、优质奖、参与奖同一用户不可重复获得2、活动奖励将于活动结束后的7个工作日内发放,如有延期另行通知注意事项1、发布内容必须真实,若举报查实为虚假消息,将取消活动奖励和后续参加活动的资格;2、请勿删除参与活动的稿件,以免影响您的奖励评选及发放;3、对活动的异议请在活动时间内发出,活动结束后不接受任何申诉;
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小番茄aaa
浙江科技学院 产品经理
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发布于 2024-05-29 14:43
北京
暂无评论,快来抢首评~
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03-21 10:53
复旦大学 Java
26年全网最全Agent学习路线,拿走不谢!
大家好,我是@程序员花海,眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启,后端卷到没边,AI Agent的岗位占主导,很多牛友在我的评论区留言,想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下,打开淘天的招聘页面,以校招为例,一眼望去全是AI相关的岗位,只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users,也收到了牛友们的强烈好评,这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文,只学面试必问、项目...
等闲_:
其实不如把langchain源码看一遍就知道学啥了
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03-26 14:45
吉林农业大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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03-14 16:06
新乡医学院三全学院 产品经理
求建议
本人双非民办本科,有一段实习经历,投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打
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03-23 09:03
吉林农业大学 算法工程师
携程 AI Agent 开发一面
1、RAG 里的幻觉怎么解决?RAG 幻觉一般来自三种情况:没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量,比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层,用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层,要让模型严格基于证据回答,证据不足就拒答,不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看,幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是:让系统在信息不足时学会克制,而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...
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