美团。

时间线2.20官网投递，测评好早之前做过但忘记具体内容了，感觉不会挂测评3.3发邮件约3.4面，我清楚地记得晚上我刚准备背自我介绍就发群面邀请，来不及准备直接申请延期3.14挂掉官网变灰，过了2小时又变绿，下午发邮件约面3.16面试3.20群面通过群面情况面试题：腾讯云场景下的解决方案设计，一共两个问题面试流程：13分钟读题设计解决方案，2分钟汇报分享，同学之间QA，面试官进行提问。面试人员：2位面试官、1位HR，8位面试同学面试时间：原定1小时，在QA环节HR让我们每人问一个问题（看之前面经有的组不是所有人都提问），因此我们这组总共用时1小时20分钟群面和牛客、xhs上的面经内容完全一致，大...

不是，这特么真有傻子去啊？

我是25届学院二本  最近面春招  可以说是惨不忍睹  到目前为止只有一个济南的 offer  是对日开发岗位，转正薪资很低5500+700补助，四月初要实习报道，毕业还有三个月试用期  考核转正           我非常的纠结，这周 HR 说要签三方协议，我不知道该怎么办了  不甘心 但是目前这大形势 找一份工作真的好难   要签吗 牛爷爷 帮忙出出主意我同学劝我签下来，先去实习 然后再一边面，但是我怕签了以后，再找其他 面试大多都是线下，没时间面试可咋办 #春招#  #春招你拿到offer了吗#

一、LLM 与传统推荐系统的区别推荐系统的核心目标是为用户提供个性化的内容或产品推荐。传统推荐系统和 LLM 推荐系统在方法和实现上存在显著区别，主要体现在以下几个方面：对比项传统推荐系统LLM 推荐系统推荐方式基于规则、协同过滤、矩阵分解等方法通过自然语言理解和生成能力进行智能化推荐数据处理主要依赖结构化数据（用户行为、商品特征）能够处理文本、图片等多模态数据泛化能力依赖手工特征设计，泛化能力有限理解上下文语义，适应更多场景可解释性规则明确，易于解释生成式推荐可能解释性较弱，但能提供个性化解读个性化能力基于历史行为数据，存在冷启动问题（在系统中没有足够的行为数据，导致难以捕捉其兴趣偏好）通过...