【科大讯飞校园招聘】 内推

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上海交通大学 算法工程师
美团推荐算法一面
岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...
2026春招面经
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02-16 15:25
Imperial College London 产品经理
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01-08 10:19
西北农林科技大学 产品经理
求求了，🥹🥹
坦荡的牛油果拿到了s...：简历最好压缩在一页，期望职位和其他没必要单独一个板块，竞赛经历合并到教育经历里，而且最好获奖了才写。最重要的是实习经历，写得有点简单 一眼看不出来参与的项目具体是什么，具体需求、问题是怎么挖掘、分析、解决的。但是才大一就这么卷了吗
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01-30 10:39
快手_电商_客户端开发工程师(准入职员工)
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昨天 17:18
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黑龙江大学 Java
agent实习都干什么？什么是ReAct和Planning & Extractor？
在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...
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