拼多多推荐算法团队内推

腾讯 上海 算法 暑期实习  怎么还没面试，难道是还没开始嘛？难道是上海的腾讯 算法岗位  很少嘛？阿里云也是，就一个算法岗位可投。-------------------------------------------------------3月4日刚刚收到了一个面试邀请。

分享面经（wxg 某团队----客户端开发）一面 （1个小时05分钟）30分钟的实习cpp的一些问题，比如如何利用windowsapi设计窗口，z型扫描，如何定位等问题（30分钟）1个小时后约复试二面（1个小时）20分钟实习之后看了看我的github，给面试官跑了一下之前自己开源的代码和博客。30分钟。10分钟 反转链表（好多次都写反转链表了哈哈）1个小时后约第二次复试三面30分钟实习（1小时50分钟）场景题 弹窗的设计以及大数据的处理。（跟之前的很像，我发现这些企业都爱考整体的架构设计，）要包括数据库和中间件的设计以及处理。（因为我实习和开源的东西用到过）1个小时20分钟智力题我是真没准备，...

1. 核心基础能力* 自然语言理解（NLU）与生成（NLG） 功能支撑：准确解析用户输入语义，生成流畅自然的回复。 技术示例：GPT-4、PaLM等通用生成模型，处理开放域对话。* 上下文理解与长期记忆 功能支撑：跨轮次跟踪对话历史，维持连贯性。 技术方案：扩展上下文窗口（如GPT-4 Turbo支持128k tokens），或通过向量数据库缓存历史对话。2. 交互进阶能力* 多轮对话管理（DST与策略控制） 功能支撑：管理对话状态（如预订流程中的时间/地点），动态调整回复策略。 实现方式：模块化架构（如Rasa框架）或端到端学习（如SGD数据集训练）。* 意图识别与槽位填充 场景应用：任务型对话（如查天气、订餐），精准提取用户需求参数。 技术工具：联合训练BERT+CRF模型，或使用Few-shot Prompting引导大模型。* 主动澄清与歧义处理 用户体验：对模糊查询（如“帮我订桌”）主动询问时间、人数等细节。 实现逻辑：基于不确定度阈值触发澄清机制，或模型生成追问式回复。3. 个性化与情感维度* 用户画像与个性化生成 数据驱动：基于历史交互学习用户偏好（如简洁回复或详细解释）。 技术整合：用户Embedding向量+大模型提示词定制（如“假设用户喜欢科技新闻，请生成回复”）。* 情感分析与共情回应 场景价值：在客服场景中检测用户情绪（如愤怒），调整回复语气。 技术方案：情感分类模型（如RoBERTa）+ 回复风格控制（如Constitutional AI约束）。4. 知识与应用扩展* 检索增强生成（RAG） 功能需求：回答实时信息（如新闻）或专业领域知识（如医疗建议）。 架构设计：Elasticsearch检索 + GPT-4生成，结合引用标注提升可信度。* 多模态交互 场景拓展：支持图像问答（如识别商品图片）、语音输入输出。 #AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#   #聊聊我眼中的AI#  #如何判断面试是否凉了#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

谈薪是一门技巧活，稍有不慎就可能掉入“低薪陷阱”！今天，我们就来聊聊薪资谈判的关键问题、避坑指南，以及如何用万能报价公式来争取理想的薪资待遇。一、薪资谈判前需要搞清楚的关键问题在正式谈薪之前，一定要确认清楚以下几个核心问题，避免HR模糊带过，让自己入职后才发现“被坑”了。1.固定薪资发放规则固薪是按12薪、13薪，还是14薪？每月发放多少个月的工资？（有些公司是12薪+年终奖，有些则是13薪或14薪）工资发放日是每月几号？（有些公司会延迟发薪）2.年终奖的范围和发放时间年终奖是否固定，还是跟公司业绩挂钩？通常发放多少？过去几年大概的年终奖情况如何？几月份发？如果离职是否还能拿到部分年终奖？3....