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02-06 22:43 文远知行_感知算法工程师(准入职员工) 文远知行内推，文远知行内推码恍恍惚惚也实习快半年了，工作主要是后端开发。进了才知道是自动驾驶头部的明星初创（不是的话别打我🫣）。每天从家走路15min/骑车5min到公司属实很爽。整体规模不大，工作内容还是很丰富。从python后端到java后端，中间又穿插了一个月前端开发（噩梦hhh），以后很可能还会涉及scala。长远来看，应该还是java和scala为主，go也有使用但是不清楚我会不会用上。我本身是第一段开发实习，加上底子很弱，确实学到很多也成长很多。被分到各种任务有时候还是蛮慌张的，好在结果整体还ok！不提倡狂加班，还是以结果为导向，干完就可以溜溜球。加上通勤很少，整体强度不算很大。组内氛围也是挺不错的... 文远知行公司福利 577人发布点赞评论收藏分享 02-03 20:40 清华大学 Java 秋招拿到offer后底气真的会变足秋招的战场上，每一次投递、面试、等待，都是对自己能力和心态的考验。拿到offer的那一刻，不只是一个纸面的证明，更是一种无声的底气。有了offer，你会发现，原本紧张的面试、犹豫的选择，仿佛都被这份信心照亮。它让你敢于直面未知，敢于提出自己的条件，敢于相信“我值得更好”。底气，不是自夸，而是实打实的实力支撑，是经历磨砺后的淡定从容。秋招的offer，是对努力最直接的回应，也是对未来最坚定的信号。拿到它的你，脚步不再轻浮，眼神不再迷茫——因为你知道，无论前路多远，你都有能力走下去。论秋招对个人心气的改变点赞评论收藏分享 01-08 16:12 传音控股_算法工程师招个好点的实习生这么难吗面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com 迷茫的大四🐶：base不满足是为什么，实习薪资开高一点也行吧点赞评论收藏分享 01-06 16:58 北京交通大学 Java 字节效率还是高三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧兄弟格局小了：没有面经，因为没有考八股，都是40min实习+20min手撕和反问。都是面完30分钟hr约下一面，效率很高点个赞点赞评论收藏分享今天 10:49 滴滴_测试开发工程师你的 RAG 系统可能正在“杀死”大模型的灵性原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者... 聊聊我眼中的AI 点赞评论收藏分享一键发评

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