本人認(rèn)為狗適合干運(yùn)營(yíng)，以下是十大理由：1. 狗有耐心，一條路走到黑。從0到1拉群、建號(hào)、調(diào)數(shù)據(jù)，一天守著后臺(tái)像守骨頭，干運(yùn)營(yíng)必須穩(wěn)，就像狗穩(wěn)坐門口等你回家一樣。2. 狗很敏銳，風(fēng)吹草動(dòng)都能察覺。一條評(píng)論風(fēng)向不對(duì)，一句用戶反饋藏刀片，狗都能先嗅出來，比任何輿情工具都快。3. 狗愛社交，見誰都想認(rèn)識(shí)。哪怕對(duì)面是冷啟動(dòng)、0粉賬號(hào)，狗也能熱情打招呼、每天發(fā)內(nèi)容互動(dòng)，一點(diǎn)不怕冷場(chǎng)。4. 狗特別能熬，凌晨也能咬著牙蹲守。蹲用戶高峰時(shí)間發(fā)帖、趕節(jié)點(diǎn)寫推文、熬夜調(diào)轉(zhuǎn)化，狗只要一口干糧就能硬撐到早上。5. 狗執(zhí)行力強(qiáng)，說干就干不磨嘰。你說今天要測(cè)試三個(gè)話題熱度，狗立馬甩出十個(gè)選題開干，絲毫不拖拉。6. 狗認(rèn)主不跳槽，一心一意死磕賬號(hào)。賬號(hào)粉絲破千像過年，漲一百評(píng)論都能開心甩尾巴，KPI就是它的骨頭，必須叼回家。7. 狗會(huì)拆家，哪里不會(huì)拆哪里。不會(huì)用哪個(gè)工具就拆著學(xué)、不會(huì)做哪個(gè)選題就扒別人的爆款來抄，拆得一干二凈還出奇跡。8. 狗護(hù)食，啥數(shù)據(jù)都護(hù)得緊。哪個(gè)渠道漲得快、哪個(gè)內(nèi)容轉(zhuǎn)化高，狗心里門兒清，別人想偷點(diǎn)靈感？門都沒有。9. 狗超能卷，卷完自己卷團(tuán)隊(duì)。你剛起床，狗已經(jīng)發(fā)了三篇圖文、五條短視頻、一輪用戶私聊……運(yùn)營(yíng)天賦點(diǎn)滿。10. 狗熱情穩(wěn)定，用戶再刁鉆也不掉線。用戶罵也好，調(diào)戲也罷，狗都搖著尾巴回復(fù)“親親～給您安排上啦！”笑著回私信。汪汪

常見問題~1、測(cè)評(píng)：聯(lián)想的測(cè)評(píng)沒有固定的時(shí)間，簡(jiǎn)歷通過篩選后，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)測(cè)評(píng)，需要在 3 個(gè)自然日內(nèi)完成； 參加測(cè)評(píng)有哪些需要注意的要點(diǎn)？ 找一個(gè)安靜且有穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的地方作答、推薦使用 Chrome 瀏覽器、保持穩(wěn)定放松的心態(tài)；切忌頻繁反復(fù)切換界面，高頻切換/刷新系統(tǒng)界面有可能被系統(tǒng)標(biāo)記為“作弊”哦！ 2、我可以投遞多少個(gè)崗位？ 同一個(gè)項(xiàng)目只能投遞一個(gè)崗位，一旦簡(jiǎn)歷投遞后，不能再更改投遞其他崗位，大家一定要慎重選擇哦~但是我們也為同學(xué)提供了調(diào)劑機(jī)會(huì)，創(chuàng)建簡(jiǎn)歷時(shí)可以選擇“是否接受調(diào)劑”，若你的首選崗位未通過篩 3、發(fā)現(xiàn)自己投遞的崗位已下線怎么辦？ 說明該崗位投遞過于火爆，崗位暫時(shí)下線，但...

??個(gè)人背景：security方向碩士??offer1：高德-算法工程師-安全算法。主要做風(fēng)控類的工作，最近在用大模型agent做漏洞挖掘，base北京，作息10-9-5。優(yōu)點(diǎn)是跟碩士方向很匹配，進(jìn)去感覺直接是舒適區(qū)，轉(zhuǎn)正率高，部門內(nèi)部人員很穩(wěn)定，有很多十年老員工。但秋招不考慮北京的崗位所以去基本是鍍金。??offer2：美團(tuán)-大模型算法工程師。部門業(yè)務(wù)是做數(shù)字人直播，作息10-8-5。優(yōu)點(diǎn)是base上海，而且新興業(yè)務(wù)發(fā)展?jié)摿Ρ容^大。缺點(diǎn)是新興業(yè)務(wù)容易整個(gè)部門裁掉..??offer3：vivo-安全算法。部門業(yè)務(wù)是做整個(gè)v廠的隱私合規(guī)和風(fēng)險(xiǎn)控制算法，作息9-6-5。硬件廠的共同優(yōu)點(diǎn)是相對(duì)不卷，缺點(diǎn)是面試的感覺是進(jìn)去很難學(xué)到東西。#offer比較#

給大家分享一下我的面試經(jīng)驗(yàn)~1、目前 主流的開源模型體系 有哪些?目前主流的開源 LLM(語言模型)模型體系包括以下幾個(gè):GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列:由 OpenAl發(fā)布的一系列基于 Transformer 架構(gòu)的語言模型，包括 GPT、GPT-2、GPT-3 等。GPT 模型通過在大規(guī)模無標(biāo)簽文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，具有很強(qiáng)的生成能力和語言理解能力。2BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 發(fā)布的一種基于Trans...