寻3d场景生成，世界模型校招岗位

最近准备面试的时候，我发现一个很扎心的问题：刷题和真实面试，中间其实隔着一层“表达能力”。牛客、LeetCode、八股文、项目复盘，这些当然都要准备。但是到了真实面试里，很多人会发现：题我刷过，思路也大概知道；项目我确实做过，技术栈也写在简历上；但是面试官一追问，我就开始答散；一紧张，原本会的东西也说不清楚。尤其是技术面里，面试官经常不会只问一个标准题，而是顺着你的简历和回答继续追问。比如：“你这个项目里主要负责什么？”“为什么要用 Redis？”“缓存一致性怎么处理？”“接口变慢你怎么排查？”“你这个方案有没有更好的优化方式？”“如果并发量上来，你会怎么改？”“你和这个岗位的匹配点在哪里？”...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了

这个小伙伴5年的工作经历 双非研究生 好像是医学和计算机交叉学科1. 请先做一下自我介绍2. 你们是直接拿开源 BERT 做分类，还是基于开源 BERT 做微调？答案：一般不是直接拿开源 BERT 裸用，而是基于开源预训练 BERT 做下游分类任务微调。开源 BERT 只提供了通用语义表示能力，它在大规模语料上通过 MLM、NSP 等任务学到了语言知识，但它不知道我们具体业务里的标签体系，比如用户意图分类、文本风险分类、工单分类等。所以实际做法是：拿一个开源预训练模型，比如： bert-base-chinese chinese-roberta-wwm-ext hfl/chinese-macbe...