小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...

昨天面试一家，hr面自我感觉良好，今天中午直接感谢信，下午出学校走了6公里又在公交上坐了俩小时。大四了现在还没offer压力有点大，天快黑了，零零散散的雨下了又停，停了又下，有点冷。我现在看着亮晃晃的屏幕发呆，不想回那个冷清清的宿舍。明天是周日，准备还是去逸夫楼背一下八股文顺便写一写课程报告，一天过得好快，我不想这么快啊…

我可能就是那个无志的飞舞吧哎

在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...