1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

有没有大佬帮忙看看我的简历，我朋友说原本挺有机会进大厂的，现在就甘于在成都11,12k的公司里面，浪费我的竞赛经历了。但我也没招，我投了那么多大厂，几乎都过不了初筛。有朋友说我写的太多了，没有重点，有没有大佬给点建议，我真的还是挺想进大厂的。

985，算法方向，26届。昨天刚完成美团算法岗一面，趁热记一下，方便自己复盘，也给后面投的同学参考。 面试时长：约55分钟形式：视频 考察内容： 自我介绍后直接问项目，重点挖了分布式训练部分，问梯度同步机制怎么做的，参数服务器和All-Reduce各自适合什么场景。 算法题1：接雨水（LC 42），要求O(n)时间O(1)空间，双指针方案。算法题2：手写快排，要求随机化pivot版本，问为什么要随机化。场景题：给你一个推荐系统，新用户冷启动问题怎么处理，说了基于内容的方法和利用侧信息两个方向。反问环节：问了团队方向和实习转正比例。 整体感觉中等偏难，项目问得比较细，有准备的话不会太慌。 顺带说...