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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。

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...

有没有了解蚂蚁国际深圳的大佬现身说法一下，值得去吗，年终能拿满不，工作强度如何

1、项目拷打（二十分钟）略2、技术提问（二十分钟）讲讲JVM锁的原理（讲了 Synchronized 底层就是用了JVM锁，然后发散讲了些自己的理解）当JVM锁释放了，其余线程如何知道，如何竞争讲讲分布式锁（Redis 和 ZooKeeper）Redis怎么实现，Redisson 和 Redis的关系，Redisson 可以不用Redis吗，对应OSI七层模型上他们在什么层分布式锁场景下，处理业务逻辑过程出现异常怎么办（TTL + 看门狗）核心线程数 10 ，最大线程数 30，队列长度 100，什么时候线程会开到303、反问略4、总结4.1、感觉很细，确实很专业，不会问很常见的问题。又是一问到...