秋招智能体，Offer没难题

原创 已于 2024-09-03 18:39:53 修改 · 854 阅读 · 8 ·
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#百度 #文心一言 #人工智能 #自然语言处理

于 2024-09-03 18:37:30 首次发布

又是一年秋招季，根据小言不成熟观察，总结互联网秋招人精神状态基本感染了以下症状，看看你是不是中招了？

「秋招综合症」看看你中招了没？

 面试前：不要紧，一定来不及 

秋招季进行大半，别人已经在二面三面终面，

躺在床上的你还没开始海投

不着急，我还没想好要干嘛

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【诊断书】恭喜你正式确诊为：“秋招P人不急急国王”拖延症

【处方】尽快使用岗位推荐助手智能体
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【岗位推荐助手智能体】能根据你的个人特点，为你精准推荐职业并规划晋升路径帮助你找准靶子，精准出击！


投递中：JD看花眼，谁是我的菜？

等你终于“垂死梦中惊坐起”，打开各大招聘网，

林林总总的岗位描述，傻傻分不清楚？

纷纷扬扬的岗位要求，感觉以自己的能力“哪也不用去”？

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【诊断书】恭喜你正式确诊为：“秋招相亲困难”选择恐惧症
【处方】问一言：秋招JD看花眼，请帮我洞察：这个岗位需要的人才画像，我的优势点应该如何展现。
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小TIPS：指令清晰才能让一言回答得更好哦~

参考标答：

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笔试中：海投30家，同天行测全挂

着急忙慌海投，简历流程终于动了

结果发现笔试行测铺天盖地袭来

阅读理解、数量关系、图表数据分析......仿佛一夜梦回高考时代

问题是已经全都不记得了啊！

裸考行测的你：已老实，求放过

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【诊断书】恭喜你正式确诊为：“秋招行测裸考”无畏症
【处方】服用行测智能体，一日三次，饭前服用。

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【行测通关秘籍智能体】与【行测速解机智能体】都精通行测，好记性不如勤练习！

 

面试中：世上最长的路——面试官的套路

终于接到了面试通知，当天你难得换上了借来的西装外套，沐浴焚香并转发秋招锦鲤表情包

面试开始后，除了提前背好的自我介绍，问答都变成了这样

面试官：能聊聊你对产品运营的理解吗？

你：产品运营就是运营一个产品。

面试官：。。。

面试官：从业务场景痛点出发，你认为到店和到餐两条不同业务线，对你的需求差异是什么？

你：哦，原来还分到店和到餐啊......

面试官：。。。

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【诊断书】恭喜你正式确诊为：“秋招面试官见了你就会”焦虑症
【处方】根据岗位，内服AI面试官智能体。


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不要被面试官的“提问话术”吓倒，早适应，早上岸！

职场萌新精神状态：我好的很啊

当然，也许有幸运的小伙伴拿到了实习机会，能够更进一步提前体验牛马的苦岗位的实际情况

比如研发谢同学

没有注释的代码改了8遍，但是好像能运行？37c4c8ec7ebc6628d3f38be40d80bb2c.jpeg

再比如市场品牌部李同学

老板说：小李这次投放我们要达到曝光3个亿，但是投放预算只有3000块7270ec71ea992c5489e87ed0eddfd748.jpeg

想要GET同款疯感工卡，现在到文心一言网页端智能体广场

立即生成你的“疯感工卡”，谁说整顿职场的只能是00后.....

你甚至可以打开脑洞，试试更换名字和岗位

比如隔壁四郎集团公司的“苏某”可以是

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秋招有压力很正常，适当“发疯”吐槽没关系，注意劳逸结合哦~

秋招智能体，一言来帮你？

秋招虐我千百遍，我待秋招如初恋

如果患上“秋招综合症”别焦虑，

文心一言在智能体广场为你准备了前面介绍的秋招助手智能体们

新鲜出炉，干货满满陪跑你的秋招季畅玩方式：电脑端打开文心一言官网

https://yiyan.baidu.com，点击智能体广场首页，

进入【秋招助手专区】立即体验

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还有更多秋招难题？

STAR法则是什么？怎么让面试官对我印象深刻？

CPC/CPM/MVP......互联网面试考察名词、缩写、“黑话”傻傻分不清楚？

⬇️访问下方链接你的秋招疑难杂症，一问一言全知道！

https://yiyan.baidu.com/operationpage?page=77

 

最后祝大家秋招不焦虑，OFFER没问题

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笔芯~♥️

26秋招大模型技术岗位面试题+面经（十二）：Boss直聘
2401_83173765的博客
05-31 600
1. 如果你需要构建一个实时数据处理系统，你会优先考虑哪些技术和架构？2. 请描述一次你在项目中遇到失败的经历，以及你从中学习到了什么。3. 面试中没有让手撕代码算法题。4. 请描述你参与的一次大型算法项目，包括你的角色和具体贡献。5. 面试中询问了所有项目，没有区别对待。6. 假设你负责优化一个推荐系统，但用户反馈不佳，你会采取什么步骤？7. Boss直聘多模态算法工程师（预训练）一面挂。8. 请分享一次你在团队中遇到重大技术分歧的经历，以及你是如何解决的。
秋招面经
qq_42066648的博客
03-03 613
秋招面经 招银网络（软件研发工程师） 一面（技术面）： 简单介绍一下你的项目 C++中private、protected、public关键字的作用 什么是多态，C++中怎么实现多态的 友元关键字friend的作用 二面（技术面）： 写一个二分查找的代码； 写一个迭代器遍历map删除某个键值对的代码； 写一个sql查找表中重复数据的代码 说一下strcpy、sprintf、memcpy的区别 map、multimap、set、multiset的区别及使用 （接上问）谈一谈你对红黑树的理解 三面（技术面
一段中小厂实习，秋招能收获什么offer？
qq_67358181的博客
09-20 867
室友去了字节跳动，同学进了腾讯，而我只有一个不知名中小公司的实习offer…这秋招还有戏吗？这是无数计算机专业学子在暑假前的真实焦虑。在“唯大厂论”的喧嚣中，一段中小厂的实习经历似乎黯然失色。而大多数人在秋招前最多只有一段中小厂实习，双非+中小厂实习的秋招应该定位在哪个区间？应该怎么去努力？收获多少个offer算合理？
秋招总结_就业
HYSliuliuliu的博客
12-18 8351
【前言】以下内容是写给研二学弟学妹们的秋招总结，研一的师弟师妹们如有需要，也可看看。先说一下我为什么要写这个总结：1、时代在变化，社会在发展，一届有必要给下一届讲一些经验。2、我平时和你们沟通交流的比较少，所以我就采用文字的形式给大家讲讲我的总结。总结大致分为【岗位、地点、公司选择】、【简历相关】、【秋招时间流程】等几个部分。主要针对的岗位是开发岗和测开岗，对于其他岗位，大家可以参考一下网上其他同学的经验帖子。师兄我文笔真不行，写的内容比较乱，也有些啰嗦，但是真的希望这个总结能够帮到你们，希望大家都能找到一
13个offer，8家SSP，谈谈秋招经验
abcdefg90876的博客
07-20 604
大家好，我是卖萌屋的小Q，是夕小瑶学姐的同实验室师弟（2020届）。在学姐的建（bian）议（ce）下写了本文，希望能够给师弟师妹提供一些启发，秋招之路能够更加顺利~往昔的回忆使我们激动，...
13个offer，8家SSP，谈谈我的秋招经验
算法码上来
07-15 533
大家好，我是卖萌屋的小Q，是夕小瑶学姐的同实验室师弟（2020届）。在学姐的建（bian）议（ce）下写了本文，希望能够给师弟师妹提供一些启发，秋招之路能够更加顺利~往昔的回忆使我们激动，...
从零基础到斩获BAT算法岗offer，围观复旦大佬的秋招之路
Java技术江湖
12-06 1586
点击关注并置顶，江湖要事早提醒侠影迷踪作者：原果原文链接：https://github.com/zslomo/2019-Autumn-recruitment-experi...
2026届秋招来袭！金九银十的offer，你拿到了吗？
人生不怕起点低，就怕没追求
09-03 505
今年的秋招已开始，各大企业纷纷发布秋招信息，吸引着众多求职者的目光。 最近，蚂蚁的秋招数据格外引人注目，数据指出86%的岗位都属于技术岗。
这是一篇有温度的NLP秋招面经
夕小瑶的卖萌屋
12-27 991
一、前言 往昔的回忆使我们激动，我们重新踏上旧日的路，一切过去日子的感情，又逐渐活在我们的心里；使我们再次心紧的是，曾经熟悉的震颤；为了回忆中的忧伤，真想吐出一声长叹……感谢一路上曾经鼓励、帮助过我的人。愿我们在彼此追梦的道路上，一直走下去。 二、选择有时候比努力重要 2016年，那个炎热的夏天，拿着手里的保研名额，以及清北华五的录取意向，我最终选择来到了目前所在的地方 —— 北京某双...
推荐Datawhale整理的秋招求职攻略
不二的博客
06-05 398
秋招变夏招，还没准备好？Datawhale团队成员offer收割机牵头，带领14名成员历时2个月，整理了一份机器学习算法工程师求职面经：Daily-interview。一份小而美的面经助您备战秋招，夏天来了，offer还会远吗？ 本文作者：Datawhale 金三银四的实习求职季已过，不知道屏幕对面的你有没有收到心仪的offer呢？如果你是offer拿到手软的大佬，不要懈怠，让优秀在人生长...
26秋招产品运营岗位面试题+面经（二）：网易
2401_83173765的博客
05-30 2055
1. 请解释运营岗位的基本分工和工作内容2. 能详细说明你在百度创作者经历中的具体工作吗？3. 为什么选择光遇项目组？4. 你向HR询问了哪些关于工作的问题？5. 请分享一个工作中解决难题的具体案例6. 用户运营和社群运营有什么区别和联系？7. 你对美妆时尚领域了解多少？会如何运营这类账号？8. 你怎么理解播客这种内容形式？9. 你未来的职业发展方向是什么？特别是电商方向10. 你希望在实习中获得哪些成长？11. 你的写作能力如何？日语作文获奖经历能说明什么？
26秋招大模型技术岗位面试题+面经（一）：字节跳动
2401_83173765的博客
05-28 608
22. MLA（Multi-Head Latent Attention）如何与RoPE（Rotary Position Embedding）融合？13. 请手写MHA（Multi-Head Attention）和DPO（Direct Preference Optimization）算法。门控的训练方法是什么？14. MQA（Multi-Query Attention）相比Multi-Head Attention有哪些优化？32. self-attention和cross-attention的区别是什么？
2022算法秋招总结
weixin_37779325的博客
08-30 938
目录写在前面介绍预热 6月以前复习 6-7月牛客SP专场提前批缓冲期正式批谈薪工具 写在前面 秋招是各位都要经历的一个重大人生节点，有的人顺利，有的人坎坷。 从结果来看，大家都能找到还不错的工作，只不过是能不能达到你心理预期的事情了。 但是，秋招过程中，除了自己的努力，运气起到了不可忽视的作用，运气好的时候一路过关斩将收获offer，运气不好可能很长一段时间颗粒无收。可能前两面都非常顺利，到了下一面突然遇到个疯狂怼人的面试官，你就凉了；可能你自认为面试非常成功，面试官也全程笑呵呵，然后扭头就给你挂了。 所以
互联网大厂面试题100道-阿里百度篇-完整版
xwb1040885790的博客
11-25 1047
互联网大厂经典面试题摘要（150字） 本文整理了阿里、百度等互联网大厂的经典面试题，分为三大模块：编程基础（30题）涵盖数据结构、算法、设计模式；系统设计（25题）包括分布式系统、数据库、搜索引擎；公司特色题目（45题）聚焦阿里电商架构、百度AI应用等。精选题目如布隆过滤器实现、一致性哈希算法，均附详细代码和解析。这些题目考察候选人的技术深度、系统设计能力和业务理解，是互联网技术岗面试的核心内容，适合准备大厂面试的开发者参考学习。
大模型十大高频问题之四：国产大模型（如通义千问、文心一言、GLM）和国外模型（如 GPT-4、Claude）差距有多大？
最新发布
longtengzhangjie的博客
12-02 148
国产大模型与国外顶尖模型（如 GPT-4o、Claude 3.5）在整体能力上仍存在差距，但在中文场景、垂直领域和信创适配方面已实现“局部超越”或“高度接近”。差距不再是“代际鸿沟”，而是“场景化优劣”。高频原因：央国企受信创政策驱动，需评估国产模型能否替代。五、生态与工具链：国外成熟，国产追赶迅速。三、安全性与合规性：国产模型全面领先。行业适配能力（如电力、金融术语）。一、综合能力：仍有差距，但快速缩小。四、落地成本与效率：国产更具性价比。二、中文场景：国产模型显著占优。六、总结：如何选择？
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 497
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1859
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1420
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1625
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
搭建智能体的prompt 文件
05-14
### 如何创建用于搭建智能体的 Prompt 文件 Prompt 文件是构建零代码智能体的核心部分之一，它通过自然语言描述的形式定义了智能体的行为模式、交互逻辑以及所需的能力。以下是关于如何创建 Prompt 文件的具体方法和示例： #### 1. 明确目标与需求 在编写 Prompt 文件之前，需先明确智能体的目标用途及其预期行为。这包括但不限于智能体的功能范围、输入输出形式、可能涉及的数据源或工具等[^1]。 #### 2. 基础结构设计 一个标准的 Prompt 文件通常由以下几个部分组成： - **意图声明**：清楚地表达智能体的主要目的。 - **上下文设定**：提供必要的背景信息以便于智能体更好地理解和执行任务。 - **指令列表**：列举具体的操作指南或者规则。 - **数据引用（可选）**：如果需要外部资源支持，则在此处指明。 下面是一个简单的模板作为参考： ```plaintext # Intent Declaration (意图声明) The purpose of this intelligent agent is to assist users with finding relevant information about technology trends. # Context Setup (上下文设定) This agent operates within a knowledge base that includes articles, reports, and expert opinions on emerging technologies from the past year. # Instruction List (指令列表) 1. Analyze user queries for keywords related to tech topics. 2. Retrieve top three matching results based on relevance scores. 3. Summarize each result into concise bullet points highlighting key insights. 4. Offer an option for further reading or detailed analysis upon request. # Data Reference (数据引用 - 可选) Use datasets such as 'TechNews_2023' and tools like NLP processors optimized for summarization tasks.[^1] ``` 此模板适用于基本的信息检索型智能体开发场景。对于更复杂的应用场合，可以根据实际需要调整各部分内容的详细程度和技术细节[^2]。 #### 3. 示例代码展示 为了帮助理解上述理论框架的实际应用情况，这里给出一段具体的 Python 实现片段来演示如何加载并解析这样的 Prompt 文档内容： ```python def load_prompt(file_path): """Load and parse the prompt file.""" sections = {'Intent': '', 'Context': '', 'Instructions': [], 'DataRefs': []} current_section = None with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: stripped_line = line.strip() if stripped_line.startswith('#'): section_name = stripped_line.lstrip('# ').split(' ')[0].capitalize() if section_name != "Instruction": current_section = section_name[:-1]+"s" else: current_section = section_name+"s" elif not stripped_line == "": if isinstance(sections[current_section], list): sections[current_section].append(stripped_line) else: sections[current_section] += '\n'+stripped_line return sections example_sections = load_prompt('./path_to_your_file.txt') print(example_sections['Intent']) for instr in example_sections['Instructions']: print(f"- {instr}") ``` 以上脚本展示了读取指定路径下的 `.txt` 格式的 Prompt 文件，并将其按预设类别分类存储的过程。注意替换 `./path_to_your_file.txt` 为你自己的文件位置。 ---
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