蚂蚁实习转正薪资

论文题目：HIRAG: Hierarchical-Thought Instruction-Tuning Retrieval-Augmented Generation论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.05714v2核心要点：HIRAG（Hierarchical-Thought Instruction-Tuning Retrieval-Augmented Generation）通过三级递进能力（过滤、组合、推理）解决传统RAG仅关注信息检索而忽视有效利用的痛点，在小规模模型上实现媲美甚至超越大模型的复杂问答性能。实验结论1、能力递进设计：通过三级任务（过滤→组合→推理）的递进式训练，模型获得了处理复杂RAG场景的系统性能力，而非零散的技巧。2、小模型大突破：HIRAG(Llama3-8B)在多个数据集上超越了13B甚至70B规模的基线模型，证明了方法的高效性和数据利用能力。3、跨模型泛化：在Llama2、Llama3和Qwen2.5等不同系列模型上均取得一致提升，表明HIRAG的训练范式具有普适性。

做题：使用数组实现栈栈数据结构有哪些实现、队列怎么实现什么情景会使用栈、队列数据结构？（sql语句在生成执行计划的时候会使用栈，完全不晓得）数据库反范式设计？举例子，为什么实习相关的，介绍项目个人项目相关的问题：raft脑裂？哈希表的查找时间复杂度，怎么实现的？哈希冲突怎么解决？进程和线程的区别、线程是怎么寻址的数据库的回滚是怎么实现的

百度广告推理，工程团队，涉及广告的召回，粗排，精排方向快手推荐系统推理加速，工程团队，负责搜广推中，涉及召回，粗排、精排这俩如何选择呢？是否核心呢？这个方向是否比业务开发薪资高呢？

1. 先简单介绍一下你自己吧，特别是为什么对用户增长运营这个方向感兴趣，以及为什么选择了蚂蚁集团。2. 你在实习或校园经历中，有没有直接参与过用户拉新、促活或留存相关的项目？能具体讲讲你负责的部分和最终取得的成果吗？3. 追问：在第2题的项目中，你们是如何衡量增长效果的？遇到了什么瓶颈又是如何尝试解决的？4. 如果要为你所在大学的一个学生社团设计一套提升新成员活跃度的方案，你会从哪些方面入手考虑？5. 谈谈你对用户增长常用模型（比如AARRR模型）的理解，在实际应用中你觉得哪个环节最容易遇到挑战？6. 如果现在要你为一款支付宝场景下的新功能做冷启动拉新，你会重点考虑哪些渠道和策略？7. 数据分...