AI大模型·白皮书 | AI面试实践手册（2024）

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布 · 346 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #面试 #职场和发展 #产品经理 #copilot #学习 #大模型落地

AI·大模型·领地

报告： AI面试实践手册（2024）-39页

报告共计：（39页 ）

此份手册介绍了AI面试在招聘领域的广泛应用与前景，分析了其应用现状、技术发展和企业的实践案例。随着AI技术的进步，AI面试成为企业提高招聘效率和降低成本的重要工具。通过对互联网、制造、快消等多个行业的调研，报告指出AI面试不仅提升了招聘的透明度和公平性，还能打破时间和地域限制，显著加速招聘流程。AI面试的广泛应用特别集中于管培生、产品和蓝领岗位，企业的AI面试普及率不断上升，展现了招聘智能化转型的必然趋势。报告提供了多项实际案例，并探讨了未来AI面试的应用前景。

···


所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

【谷歌发布】40页AI Agent白皮书：简单易懂的智能体认知架构，附下载链接！
2401_84204207的博客
01-09 2415
从最根本的意义上讲，生成式AI Agents（智能体）可以被定义为一种应用程序，它通过观察世界并利用其可支配的工具来采取行动，以实现某个目标。智能体具有自主性，可以独立于人类干预而行动，尤其是在被赋予了它们要实现的适当目标或目的时。智能体在实现目标的方法上也可以采取积极主动的态度。即使在没有人类明确指令的情况下，智能体也可以推理出为实现其最终目标而应采取的下一步行动。虽然AI中的智能体概念相当普遍且强大，但白皮书重点关注的是在发布时生成式AI模型能够构建的特定类型的智能体。
2025年，Manus评测的AI面试软件榜单：谁在重塑招聘未来？
yongyoudayee的博客
03-14 1297
AI面试的终极目标不是替代人类，而是让人力资源管理者聚焦于更具创造性的工作——比如设计雇主品牌策略或员工成长路径。用友大易的登顶，或许标志着这场效率革命进入了“双向赋能”的新阶段。
干货！中国人工智能大模型技术白皮书
xx16755498979的博客
11-25 1172
尽管大模型技术具有广泛的应用前景和潜力，但仍需要解决其**可靠性和可解释性问题，降低应用部署代价，提高迁移能力，并加强安全与隐私保护。**这些问题的解决将是大模型技术未来能否得到广泛应用和发展的关键。
中国人工智能大模型技术白皮书！
2401_85375298的博客
09-17 1409
大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。
AI大模型·白皮书 | 2025年RAG实践手册：构建知识库和问答系统的实战指南(132页)
m0_48891301的博客
08-26 1177
AI大模型·白皮书 | 2025年RAG实践手册：构建知识库和问答系统的实战指南(132页)
精华解读：中国人工智能大模型技术白皮书
2401_84204413的博客
09-21 1797
尽管大模型技术具有广泛的应用前景和潜力，但仍需要解决其**可靠性和可解释性问题，降低应用部署代价，提高迁移能力，并加强安全与隐私保护。**这些问题的解决将是大模型技术未来能否得到广泛应用和发展的关键。
中国人工智能大模型技术白皮书深度解读：迈向大模型领域的入门手册
2401_85343303的博客
08-12 720
1.1 大模型技术的发展历程 …51.2 大模型技术的生态发展 …91.3 大模型技术的风险与挑战 …11。
中国人工智能大模型技术白皮书解读：大模型入门手册，助你轻松跨入新领域
2401_84495872的博客
12-21 1626
AI技术的发展为普通人提供了新的赚钱机会。以下是几个适合普通人利用国内AI大模型赚钱的项目，以及它们的具体操作步骤和案例。1. AI写作与内容生成操作步骤：1. 选择AI写作平台：注册并熟悉如“写作猫”、“笔神”等国内AI写作工具。2. 确定写作领域：选择你熟悉的领域，如科技、教育、健康等。3. 生成内容：使用AI工具生成文章草稿，进行编辑和优化。4. 发布内容：在个人博客、公众号、知乎等平台上发布文章。5. 变现方式：通过广告收入、内容付费、软文推广等方式赚钱。
中国人工智能大模型技术白皮书，非常详细收藏我这一篇就够了！
2401_85343303的博客
11-17 1046
尽管大模型技术具有广泛的应用前景和潜力，但仍需要解决其**可靠性和可解释性问题，降低应用部署代价，提高迁移能力，并加强安全与隐私保护。**这些问题的解决将是大模型技术未来能否得到广泛应用和发展的关键。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 391
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。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1328
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。
【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 1845
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。
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 1516
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。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 992
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 7039
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 988
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1000
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
智镜随行：基于Rokid CXR-M SDK的智能眼镜无障碍辅助系统开发实践
Rqaqedamancy的博客
11-28 818
摘要： 本文介绍了基于Rokid CXR-M SDK开发的视障辅助系统「智镜随行」，通过AR眼镜与手机的协同实现无障碍辅助功能。系统利用眼镜端采集第一视角图像与语音，手机端调用多模态AI模型（OCR、目标检测、大语言模型）进行环境理解，并将结构化信息通过TTS实时反馈给用户。采用三层架构设计，结合蓝牙/Wi-Fi双通道通信，实现低延迟交互。开发中严格遵循SDK接口规范，完成设备连接、图像处理、语音交互等核心功能模块，为视障人士提供实时环境感知与导航辅助，展示了Rokid生态在普惠科技领域的应用潜力。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
LaughingZhu的博客
11-28 525
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28 Links 2.0 是一款全新设计的应用程序，旨在帮助你在各个设备之间保存、整理和查找链接。这款为 iOS 26 打造的应用引入了新的导航栏，全新的首页展示最近链接，增强的过滤功能，个性化的主题色，以及全新的设置界面和应用图标。它默认保护隐私，支持 iCloud 同步，使用起来无需注册账户或担心被追踪。
第三章--卷积神经网络（下）
2401_88020079的博客
11-27 639
本文继续讲解卷积神经网络的关键操作：填充通过在特征图外围补零来保持矩阵尺寸稳定；给出特征图尺寸计算公式；介绍池化操作（平均池化和最大池化）的原理与作用；阐述多通道运算规则，指出卷积核数量需与通道数一致，最终通过叠加生成特征矩阵。这些操作为后续激活函数分类和回归奠定基础，完成卷积神经网络的核心流程介绍。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值