鼠鼠才答了20多道题就被强制提交了，叔叔还有机会么😭😭😭谁来拯救下！能给鼠鼠重生的机会么#牛客AI配图神器#

业务场景 ThreadLocal 用来创建线程的局部变量，每一个线程都拥有该变量的独立副本，互相不会干扰。 可以存储上下文的基本信息，比如 userId。 实际的应用场景: 比如用户评论了某个文章，肯定要记录用户的 ID，但是用户请求过来正常是不携带 ID，在拦截器中解析 token，ID 存储到 ThreadLocal 中去，在插入的时候就可以拿到 ID,这样就减少了参数的传递。 使用方式: public class UserHolder { private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal&l...

一、明确数据飞轮的核心要素1. 数据供给闭环：用户使用产品→生成行为数据→优化模型→提升用户体验→吸引更多用户。2. 关键指标对齐：需定义数据质量（多样性、代表性）、模型效果（准确率、响应速度）、业务指标（用户留存、付费率）的关联性。二、构建数据飞轮的4个阶段阶段1：冷启动设计- 策略：- 使用开源数据+合成数据+少量人工标注，快速搭建最小可用模型（MVP）。- 产品化设计：在用户界面嵌入反馈入口（如“点赞/踩”、错误报告），主动引导用户标注低置信度结果。- 案例参考：ChatGPT初期基于人类反馈强化学习（RLHF），通过用户对回答的排序选择优化模型。阶段2：数据采集与治理- 数据来源：- 显式反馈：用户评分、标注错误、偏好选择。- 隐式反馈：停留时长、点击热图、会话中断率。- 治理关键：- 去噪与标注：自动化清洗（如去重、过滤恶意数据）+ 众包/专家复核关键样本。- 数据分布监控：避免长尾问题，通过主动学习（Active Learning）补充稀缺场景数据。阶段3：模型迭代与效果验证- 快速迭代机制：- 建立自动化训练管道（如Airflow调度），支持小步快跑式微调（如每周更新）。- A/B测试：新旧模型分桶对比，验证指标提升是否显著（如任务完成率提升5%）。- 成本控制：- 动态采样策略：仅对高价值数据（如用户高频提问领域）全量训练，其余部分采样。阶段4：闭环反馈强化- 用户感知优化：- 实时展示模型进步（如“根据您的反馈，该功能准确率提升20%”），增强用户参与感。- 设计激励体系（如积分、特权）鼓励用户反馈。- 长期价值挖掘：- 分析数据飞轮带来的边际成本下降（如单位训练数据带来的收益递增）。 #产品经理#  #数据人的面试交流地#  #牛客激励计划#  #找工作#  #大模型#  #大模型面经# #牛客AI配图神器#

金三银四已经来啦！各位25、26届的牛友投递的情况怎么样了？是不是已经投递上百家，收获offer满满一箩筐了！现在诚邀：全站25、26届牛友，在3月5日——3月31日，带话题分享自己的春招投递、实习投递记录！无论是面试成功还是惜败的，只要你投递了！都可以来分享！甚者还可以分享自己总结的投递经验、投递攻略！分享即拿奖哦~内容要求：1、内容形式不限，截图/文本，字数至少要30字哦~2、标题或正文中要包含自己的求职意向和本人情况介绍哦，更容易找到志同道合的人；3、投递形式要包含：公司+岗位+进度时间4、也可以分享自己的投递攻略和经验哦~帮助到其他人；发布要求：根据不同投递方向，大家可选择自己求职方向...