腾讯呜呜呜😭

——————-5.20
面委会23min就挂了
自我介绍
问了一下项目
就结束了
感觉纯纯kpi面
有没有人交流一下

———————5.23
约hr面咯
开始做梦
全部评论
面委还kpi啊,啥部门啊,我周四微信支付面委,害怕了
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发布于 2024-05-20 18:13 江苏
5.23 约了 5.24的HR面
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发布于 2024-05-23 16:19 广东
我一面,面了半个小时,然后挂了,我应该是纯菜吧
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发布于 2024-05-20 18:53 安徽
都面委了还kpi嘛
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发布于 2024-05-20 18:06 山东
佬 HR面都问什么呀
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发布于 2024-06-18 07:24 黑龙江
大佬面委面是什么形式哇,是很多leader吗😅
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发布于 2024-06-08 22:23 江苏
大佬问下面委面完多久官网进度有变化呀
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发布于 2024-05-23 17:17 北京
问了我7分钟,然后给我写了道hard,没写出来,然后结束了
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发布于 2024-05-21 19:56 广东

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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#
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