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helle
2016-09-25 23:17
郑州大学
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坐标合肥,有人收到百度三面通知么?
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牛客618824号
中国科学技术大学 C++
上午面的 晚上收到了通知 明天一天应该差不多了
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发布于 2016-09-25 23:51
牛客978894号
中国青年政治学院 C++
今天中午面完了,没收到电话,应该是挂了。
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发布于 2016-09-25 23:30
暂无评论,快来抢首评~
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02-05 13:16
南京邮电大学 Java
为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端
一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端,只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”,而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言,而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别(这是最重要的一点)1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在:业务系统 / 后端架构LLM 在这里是:一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是: Controller ↓...
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其实agent开发和语言没关系,只要能稳定落地可观测,有业务价值的agent就是好agent,而各种语言的agentkit是企业基建必要的,是一些maas平台的agent模块的重要组成,需要提供零代码的能力让M端的同***营agent,所以不要过于纠结这些,真正要看的是模型工程化这整条链路,能做什么,怎么做更方便
机械人避雷的岗位/公司
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01-15 07:26
吉首大学 算法工程师
清华大学前端实习生
27届第一段实习,本来打算投投看没想到拿offer了。这种大学的实习是啥意思,和正常的互联网实习有啥区别。应该选哪个比较好。
哞客37422655...:
老师自己开的那种接私活的吧
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02-02 11:39
浙江大学 全栈开发
3.11 Active-Prompt
思维链(CoT)方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于,这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题,Diao 等人(2023)最近提出了一种新的提示方法,称为 Active-Prompt,以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示(用人类设计的 CoT 推理进行注释)。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量(使用不一致性)。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源:Diao等人(2023)
提示词工程指南
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