雙非光學(xué)小碩，家住南京馬鞍山，求助大家選擇哪個offer合適，總包都是18w，兩個都是國企。南京的離家近壓力低，但是網(wǎng)上風評嘎嘎差，上海的公司更大平臺更好，但是生活壓力大。求助大家?guī)兔x擇一下#國企vs私企，你更想去？# #?？蛣?chuàng)作賞金賽# #國央企求職進展匯總# #光學(xué)工程師# #如果再來一次，你還會選擇這個工作嗎？# PS:本人其實對國企還好，奈何家里一直想去國企，如果有機會還是想后期跳槽去私企賺錢。

18min 電話面試相對而言問的簡單，希望別掛【問題】 無風險利率是什么？大堂的工作內(nèi)容簡單介紹tranformer，self-attention機制是什么，qkv怎么計算，softmax的作用，mask-attn的作用和原理大模型應(yīng)用開發(fā)工作內(nèi)容問了畢業(yè)論文相關(guān)知識pca降維的數(shù)學(xué)原理，top-k中k的選擇策略業(yè)務(wù)場景題: 現(xiàn)在給你一份凈值報告，怎么構(gòu)建agent去分析【反問】咱們的業(yè)務(wù)主要是？OCR文字識別和NLP語音識別

南京銀行待遇到底啥情況啊，有沒有大佬解惑引流 阿里 騰訊 百度 螞蟻 網(wǎng)易

在AI Agent的設(shè)計中，意圖識別是自然語言理解（NLU）的核心環(huán)節(jié)，直接影響用戶體驗和業(yè)務(wù)目標達成。作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，需從業(yè)務(wù)場景、技術(shù)實現(xiàn)和用戶體驗三個維度系統(tǒng)設(shè)計意圖識別方案1. 明確業(yè)務(wù)需求與意圖分類體系- 場景拆解：根據(jù)Agent的應(yīng)用場景（如客服、智能家居、電商導(dǎo)購）梳理高頻用戶訴求。例如：- 客服場景：咨詢、投訴、退款、查詢進度等- 智能音箱：播放音樂、設(shè)置鬧鐘、控制設(shè)備- 意圖分層設(shè)計：采用樹狀結(jié)構(gòu)（主意圖→子意圖→槽位），避免分類粒度混亂。例如：主意圖：訂機票├─子意圖：查詢航班（槽位：出發(fā)地、目的地、日期）└─子意圖：改簽機票（槽位：訂單號、新日期）- 兜底策略：設(shè)計"未知意圖"分類，結(jié)合澄清話術(shù)（如“您是想查詢訂單還是聯(lián)系客服？”）或轉(zhuǎn)人工流程。2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型構(gòu)建- 數(shù)據(jù)采集與標注：- 通過用戶歷史對話、搜索日志等獲取真實語料。- 標注時需注意同義表達覆蓋（如“幫我訂票”和“買張去北京的機票”）。- 技術(shù)選型方案：- 規(guī)則引擎（正則表達式、關(guān)鍵詞）：冷啟動階段/高確定性場景（如命令詞）- 深度學(xué)習（BERT、TextCNN）：復(fù)雜語義場景- 大模型微調(diào)（Few-shot Learning）：長尾意圖識別- 多模型融合：規(guī)則兜底+模型預(yù)測，例如先用規(guī)則處理高頻意圖，剩余流量走模型。3. 用戶體驗閉環(huán)設(shè)計- 容錯機制：- 置信度閾值設(shè)置（如低于0.7時觸發(fā)澄清）- 上下文繼承（用戶說“換一個時間”時繼承前文航班查詢意圖）- 效果評估指標：- 技術(shù)指標：準確率、召回率、F1值- 業(yè)務(wù)指標：任務(wù)完成率、轉(zhuǎn)人工率、單次對話解決率（FCR）- 用戶感知：用戶主動糾正次數(shù)、滿意度調(diào)研- 持續(xù)迭代閉環(huán)：- 建立bad case分析流程，將誤識別樣本反饋至標注池- 監(jiān)控意圖分布變化（如新增促銷活動可能引發(fā)未覆蓋的咨詢意圖）的#牛客AI配圖神器#  #?？图钣媱?  #產(chǎn)品經(jīng)理#  #互聯(lián)網(wǎng)#  #互聯(lián)網(wǎng)回暖，騰訊要招5000+人！#