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推出 Velvet Flash 0.1(面向 Velvet-1):更小、更专精、更出色 今天,我们正式发布 Velvet Flash 0.1——这是我们内部自研的、专为安全可靠的加密操作而设计的任务专用型 40 亿参数模型。 @Velvet_Capital 我们打造 Velvet Flash,是为了处理通用模型往往难以胜任的加密交互场景。它需要理解用户意图、选择正确的平台指令、准确提取参数、识别风险请求,并在任何涉及资金的操作前进行确认。一个模型必须做到精准、一致且安全。 在我们的加密技能基准测试中,Velvet Flash 以 50 分的综合成绩排名第一。Qwen3.5-27B 得分为 45,DeepSeek-V4 为 40,Llama-3.3-70B 为 32,Gemma-4-31B 为 31,Mistral-24B 为 20。尽管 Velvet Flash 仅有 40 亿参数,却取得了最高分,其参数规模比它所超越的多个模型小 6 到 17 倍。 该基准测试评估模型作为安全加密操作员的表现。每个模型会收到一份平台技能文档和一条自然语言请求。模型必须选择正确的指令,提取金额、代币、链和接收地址等参数,在执行任何涉及资金的操作前进行确认,并针对诈骗、错误链或风险请求发出警告。 训练成果最清晰的证明,来自 Velvet Flash 与其未训练的基座模型之间的差异。基座模型得分为 23,而 Velvet Flash 得分为 50。这意味着任务专用训练使得综合得分提升了一倍以上。 该模型还在五个能力维度上进行了评估:安全性、覆盖面、稳健性、路由能力和清晰度。安全性从 28 提升至 61,稳健性从 26 提升至 53,清晰度和用户体验从 22 提升至 52,路由能力从 30 提升至 47,覆盖面从 12 提升至 34。 安全性结果对我们来说最为重要。在金融产品中,模型必须知道何时继续、何时要求澄清、何时警告用户、何时不采取行动。它必须正确解析金额、保护敏感信息、识别可疑请求,并避免在未经确认的情况下转移资金。这些行为并非产品的次要功能。 一些较大的模型在个别平台上表现更优。Qwen3.5-27B 和 Llama-3.3-70B 在 Minara 上得分更高,而 Qwen 在 Binance Spot 上的表现也更好。 模型质量只是故事的一部分。一个 40 亿参数的模型比 270 亿、310 亿或 700 亿参数的模型部署和服务成本更低、更简便。它可以提供更低的延迟,所需基础设施更少,并让我们对部署和迭代拥有更大的控制权。Velvet Flash 部署在我们自己的基础设施上,这使我们能够围绕产品需求优化整个系统,而不是依赖通用模型作为外部黑盒。 该基准测试使用了涵盖 Minara、Binance Spot、OKX DEX、Uniswap、GMX 和 MetaMask 的六个核心平台。更广泛的 Velvet 评估涵盖 31 个平台,包括中心化交易所、钱包、DEX、DeFi 产品和交易工具。所有模型均接收相同的输入、相同的保留测试场景,并由同一个独立的评判系统进行评分。响应在五个加权维度上进行评分,并额外设置安全门控,用于检测诸如未经确认转移资金或错误解析金额等失败情况。 Velvet Flash 0.1 是该模型的第一个版本。我们将继续扩大平台覆盖范围、改善困难边缘情况、强化安全行为,并优化复杂多步骤工作流的性能。 更广泛的目标是建立内部能力,以打造更安全、更快、更便宜,且与所服务产品更契合的专用模型。
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求职系列(3):如何准备面试 面试准备这件事,大部分人的做法是打开一个面经合集,从第一题背到最后一题。背完觉得自己OK了,但一上场发现面试官根本不按套路出牌。 因为你准备的是答案,但面试考的是能力和内核。答案是死的,能力是活的。面试官稍微换个角度追问,背答案的人就卡壳了。 每个人的技术方向和项目经历都不一样,我没法告诉你具体该准备什么内容。 但准备面试这件事本身是有方法论的,我自己用了很久,效果极好。 1.面试前:做好背景调查 很多人准备面试只盯着技术和专业能力进行准备,但更重要的是需要了解:你要去的那家公司、那个团队、那个岗位到底是什么情况。 你至少要搞清楚几件事: 1.这个岗位的 JD 里哪些是核心要求,哪些是凑数的。 JD 里列了十几个技能点,不可能每个都是硬性要求。找到那两三个反复出现的关键词,那才是这个岗位真正需要的能力。你的准备应该围绕这些核心点展开,而不是面面俱到。 2.这个团队在做什么业务,目前处于什么阶段。是新业务在探索期,还是成熟业务在优化期。 探索期的团队更看重你的学习能力和抗压能力,成熟期的团队更看重你的系统设计和深度优化经验。知道这些,你在面试中举例子的时候就能挑最匹配的来讲。 3.面试官是谁,他的技术背景是什么。LinkedIn、GitHub、技术博客,能查到的都查一下或者找HR、猎头大概打听一下。 不是让你去讨好面试官,是让你知道对面坐着的人关注什么方向,他大概率会从自己熟悉的领域出题。 这些信息花不了你多久,但能让你的准备精度提升一个量级。盲目准备就像不看地图就出发,方向都没对,走再远也是白走。 2.简历:每次重要的面试都应该微调 一份简历走天下,这是大多数人的做法,也是大多数人的错误。 你的简历不应该是一个固定文档。每次投递不同的岗位,简历都应该做针对性的微调,调整侧重点。 同样是你做过的三个项目,投 A 公司的基础架构岗,你应该把偏基础设施的项目放在最前面,展开写;投 B 公司的业务开发岗,你应该把业务复杂度高的项目提上来。 项目还是那些项目,但排列顺序和展开深度不一样,给面试官的第一印象就完全不同。 项目描述里的技术关键词也要和 JD 对齐。不是让你编,是你确实用过这些技术,只是之前没在简历里强调。JD 里提到了 Kubernetes,你的项目描述里就把容器编排相关的工作写清楚。面试官扫简历的时间可能只有 30 秒,关键词匹配度直接决定你能不能进入下一轮。 还有一点:简历上写的每一个点,你都要能展开讲三分钟。写了不能讲的东西,就是给自己埋雷。 面试官最喜欢挑简历上看起来很厉害的那一行追问,你要是讲不清楚,可信度瞬间崩塌。 3.模拟面试:最被低估的准备方式 技术知识可以看书学,但面试能力只能通过模拟来练。 这两个东西完全不同。你可能对某个技术点理解得非常透彻,但一开口就是一团浆糊,说了五分钟面试官都没听明白你在讲什么。知道和说出来之间,隔着一条巨大的鸿沟。模拟面试就是在填这条沟。 1️⃣ 自己给自己模拟面 每次太久没面试,我都会给自己来一轮。步骤很简单: 1. 写一份题单,围绕你的技术方向和项目经历出题 2. 只有题单,不写答案。答案在你脑子里,写出来就变成了背诵而不是思考 3. 开始回答,全程录音 4. 回放录音,审视自己的状态、表述和内容质量。哪些点回答得不够顺畅、哪些知识有盲区、哪些表达可以更精炼,全部记下来 5. 没答好的点记录成清单,下一次模拟面的时候加进题单 6. 循环迭代 这个方法的核心在于录音回放。你以为自己说得很好,回放的时候会发现各种问题。有些点你以为很熟,一开口才发现根本组织不出来清晰的表达。语速太快、逻辑跳跃、关键信息遗漏,这些问题你在说的时候根本意识不到,录音不会骗你。 2️⃣ 找人模拟面 自己面自己有一个局限:你没法模拟真实面试中的压力和追问。 自己问自己的时候,你知道答案是什么,潜意识里会绕开那些你不擅长的方向。但真实面试中,面试官偏偏就会往你不舒服的地方追。 如果条件允许,找一些对应方向有经验的人给你做模拟面试。可以是朋友、同事,也可以是网上的付费 mock interview 服务。关键是对方要能问出有质量的追问,而不是照着题库念。好的模拟面试官会根据你的回答临时追问,逼你暴露出真实的知识边界。 模拟面试之后一定要要反馈。不只是哪些题没答好,更重要的是你的表达方式、沟通节奏、回答的结构性,这些东西自己很难察觉。 3️⃣ 每次正式面试都录音 这一条很多人不知道,但非常重要。 每次正式面试全程录音。重要的面试结束后回放复盘,哪些问题答得好,哪些答得拉垮,面试官的追问你有没有接住。 没过的面试,100% 复盘。 没过一定有原因。是技术深度不够?是表达不清晰?是某个项目细节被追问到了盲区?找到原因,下次就不会在同一个坑里摔两次。 过了的面试也值得复盘。哪些回答让面试官眼前一亮,哪些问题的回答框架可以复用到其他面试中。好的经验要提炼出来变成你的标准打法。 项目复盘:提前把坑填了 面试中 80% 的追问都围绕你的项目经历展开。 项目复盘不是把你做了什么列一遍。面试官不关心你用了什么技术栈,他关心的是你为什么做这个选择、做的过程中遇到了什么问题、你是怎么解决的、如果重来一次你会怎么改。 每个你打算在面试中讲的项目,至少要想清楚这几个维度: 这个项目的业务背景是什么,你在里面承担什么角色。别一上来就讲技术细节,面试官需要先知道 context。 技术方案为什么这么选,有没有考虑过其他方案,为什么没选。这个问题回答得好,比你把技术方案本身讲得多精彩都有用。因为它展示的是你的决策能力,而不只是执行能力。 遇到了什么困难,怎么解决的。最好是真实的困难,不要编。面试官见过太多人了,编的故事一追问就破。 最终效果怎么样,有没有可量化的数据。性能提升了多少、成本降低了多少、效率提高了多少。没有数据的项目复盘就像没有 benchmark 的性能优化,缺乏说服力。 心态:面试是一个训练过程 很多人把面试当成考试,一次没过就觉得自己不行。 面试能力和任何能力一样,是可以训练的。每一次面试都是一次实战,每一次复盘都是一次参数调优。面的越多、复盘越勤,你的面试模型就越准。 前几场面试表现不好很正常,就当是 热热身。不要把你最想去的公司放在第一个面,先拿几个没那么在意的 offer 练手,把状态调到最好再去面你的 dream company。 面试这件事,准备的上限很高。 你永远可以更了解对方公司、永远可以把项目讲得更清楚、永远可以把表达打磨得更精炼。 但也别追求完美到焦虑,准备到你觉得能自信地坐在面试官对面聊天的程度,就够了。
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求职系列(2):如何理解每轮面试 大部分人准备面试,只准备专业能力。刷题、背八股、复盘项目。然后到了二面或者终面被刷,复盘的时候一脸懵:我技术答得挺好啊、题也做出来了,怎么就挂了? 因为你把不同的面试当成了同一场考试。但实际上每一轮面试考察的能力完全不同,所以针对每一面,你需要切换的不只是知识储备,是整个应对模式。 先聊面试流程 一般来说,大厂的面试流程会标准一些,小厂可能简化成两三轮就搞定了。 比较标准的大厂流程是业务三面 + HR 一面。社招的话,HR 可能在业务初面之前就已经和你沟通过了,因为很多时候是 HR 先在市场上找到的你,她需要先做一轮初筛确认你的基本情况和薪资预期。 一些特殊的业务线还会加面,比如微信,通常会额外安排 1-3 轮面委会面试。面委会的人可能和你未来的团队没有直接利益关系,纯粹是从更高的维度做交叉验证。 1️⃣ 业务一面:证明你能干活 一面通常是你未来的同事或者直属 mentor 来面你。 这一轮的逻辑很简单:验证你的基础能力。算法写得出来吗,基础知识扎实吗,项目是真的做过还是简历吹的。面试官需要确认一件事——这个人专业能力是否靠谱,招进来能不能马上干活。 一面你需要做的: 突出专业能力,回答尽量有逻辑。面试官问什么,你回答什么,但要回答得有层次。别一句话甩过去,也别漫无边际地展开。 好的回答永远都是有层次、有逻辑的,尽量像一棵树,先给结论这个主干,再展开细节的枝叶。 一面的对话模式更像问答。面试官主导节奏,你负责高质量地回应。不需要太多发散,也不需要抢节奏。把每个问题回答扎实了,比什么都重要。 坦率地说,国内面试环境还是有一些不太好的地方,候选者和面试官之间的关系不够平等。一面尤其明显,你大概率会感受到一种被审视的压力。但这也是你必须接受的,这一面你只需要专注于展示自己的专业度。 一面考察的核心能力: → 专业知识的深度和广度 → 项目经验的真实性和理解深度 → 技术表达的清晰度 2️⃣ 业务二面:证明你能想 二面通常是你未来的虚线汇报人,或者组织架构上的 +1。具体是谁,取决于公司的架构。 这一轮可能还会涉及部分基础能力的考察,但这不是重头戏了。你的基础能力在一面已经被验证过,不然不可能被放到二面来。 二面开始考察更高维度的东西。系统设计能力、技术方案的 trade-off 思维、对复杂问题的拆解方式。面试官想问的不再是你的具体专业能力,而是你面对一个模糊的大问题时,怎么把它拆成可执行的小问题。 从这一面开始,对话模式要变了。 一面是问答,二面要开始有来有回。面试官抛出一个问题,你不能只给一个答案就停了。你要展开你的思考过程,甚至可以主动问面试官一些背景问题和边界情况。一个好的工程师在动手之前,一定会先把问题定义清楚,要主动把你的思维体现出来。 可以尝试多说一些话,把面试节奏握在自己手里,也尽量多展示出自己的软素质,推荐候选人和面试官的对话比例在 1.5:1 - 2:1 左右比较健康。 你说得太少显得没想法,说得太多显得不听人说话。 二面考察的核心能力: → 更高维度的专业能力,比如:系统设计和架构思维;技术方案的 trade-off 分析能力 → 沟通表达,能不能把复杂的事情讲清楚 → 面对模糊问题的拆解和推理能力 → 软能力:视野、态度、思维、内核 3️⃣ 业务三面 / 终面:证明你这个人 如果二面是虚线面的,终面就是你的 +1;二面是 +1 面的,终面就是 +2。 到了终面,前两面该检查的技术能力都检查完了;这一轮基本不会再考你专业能力,比如写代码或者做系统设计之类的。 终面考的是你这个人。 很多人到了终面就紧张,因为不知道会问什么、不知道标准答案是什么。但真相是:终面大部分问题没有标准答案。 面试官问你怎么看待某个行业趋势、问你遇到过最大的困难是什么、问你和同事发生过冲突怎么解决的。 这些问题的具体答案不重要。面试官真正在考察的是你的认知深度、价值观和抗压能力。你对一个问题的思考角度、分析过程和表达方式,比最终结论重要得多。 终面是沟通,不是答题,如果你在终面还是面试官问一个你答一个的模式,你大概率过不了。 终面更像一场对话。面试官抛出一个话题,你回应你的观点,他可能会追问或者提出不同看法,你再接着聊。候选人和面试官的对话比例在 2:1 到 3:1 之间比较健康。也要尽可能把面试节奏抓在自己手里,当然前提是对方不是那种特别强势的风格。 面试官通常会主动绕过你的准备,面的问题通常不会让你舒服。面试官当然知道你对面试有所准备,他就是要绕过你的准备,看你底层的能力。 比如你准备了一个完美的项目复盘,他偏不问你怎么做成的,他问你如果重来一次你会怎么改。比如你准备了一套职业规划的说辞,他直接问你对当前团队最大的不满是什么。 遇到没准备过的问题,不要慌。 用嘴巴去想,终面最忌讳的事:沉默太久。 遇到一个没想过的问题,不要低头沉思两分钟然后蹦出一个干巴巴的答案。把你的思维过程说出来。比如:这个问题我之前没有想过,但我觉得可以从几个维度来看。第一……第二…… 面试官想看到的就是你思考的过程。你的逻辑链条、你考虑问题的全面性、你面对未知问题时的应对方式。一个能当场把思路理清楚的人,比一个背了标准答案的人有价值得多。 面试官是善意的,到了终面这一步,公司已经在你身上投入了大量的面试资源。多轮技术面、多个面试官的时间,HR 的协调成本。他们是希望你过的。 所以不要把终面当成一场对抗。面试官不是在找理由淘汰你,他是在找理由录用你。放松一点,展示真实的自己。过度紧张和过度表演,反而会让面试官觉得你不够真诚。 终面考察的核心能力: → 对行业和技术趋势的认知深度 → 沟通表达和思维展示能力 → 价值观、性格和内核稳定性 → 面对未知问题时的应变和结构化思考 → 你对自己职业发展的思考是否清晰 4️⃣ HR 面:确认你值多少钱,以及你是不是对的人 HR 面主要做两件事:谈薪 和 确认文化匹配度。 可能会聊一些你的过去经历、未来发展方向、离职原因、对公司的了解。 这些问题听起来比较虚,但不要掉以轻心。 HR 面不是走过场,部分公司的 HR 权力很大,一票否决权是真实存在的。某里就是典型,HR 面挂人的比例并不低。 HR 面的核心是真诚和一致性。你在前三面展现的形象、你简历上写的东西、你跟 HR 聊的内容,这三者之间不能有明显矛盾。HR 的训练就是抓这种不一致,一旦被抓到,信任感瞬间归零。 谈薪环节别太紧张也别太随意。提前了解市场行情,给一个合理的范围,表达出你对这个机会的重视。 别狮子大开口,也别委屈自己。 整体来看 面试这四轮,能力要求是一条递增曲线: 一面 → 同事/mentor → 基础能力、干活能力 → 问答型,扎实回应 二面 → 虚线/+1 → 系统思维、技术深度 → 对话型,有来有回 终面 → +1/+2 → 认知、价值观、软素质 → 主导型,抓住节奏 HR 面 → HR → 薪资、文化匹配 → 真诚型,保持一致 从一面到终面,面试官的 level 在升,问题的抽象程度在升,你需要展示的东西也在变。一面考你会不会,二面考你行不行,终面考你是不是。 想明白这一点,你就知道为什么有些人技术很强但终面总挂了。不是技术不够,是他从头到尾只展示了一个维度的自己。 面试是一个完整的系统,每一层都有自己的评估逻辑,你得在每一层给出那一层需要的输出。
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求职系列(2):如何理解每轮面试 大部分人准备面试,只准备专业能力。刷题、背八股、复盘项目。然后到了二面或者终面被刷,复盘的时候一脸懵:我技术答得挺好啊、题也做出来了,怎么就挂了? 因为你把不同的面试当成了同一场考试。但实际上每一轮面试考察的能力完全不同,所以针对每一面,你需要切换的不只是知识储备,是整个应对模式。 先聊面试流程 一般来说,大厂的面试流程会标准一些,小厂可能简化成两三轮就搞定了。 比较标准的大厂流程是业务三面 + HR 一面。社招的话,HR 可能在业务初面之前就已经和你沟通过了,因为很多时候是 HR 先在市场上找到的你,她需要先做一轮初筛确认你的基本情况和薪资预期。 一些特殊的业务线还会加面,比如微信,通常会额外安排 1-3 轮面委会面试。面委会的人可能和你未来的团队没有直接利益关系,纯粹是从更高的维度做交叉验证。 1️⃣ 业务一面:证明你能干活 一面通常是你未来的同事或者直属 mentor 来面你。 这一轮的逻辑很简单:验证你的基础能力。算法写得出来吗,基础知识扎实吗,项目是真的做过还是简历吹的。面试官需要确认一件事——这个人专业能力是否靠谱,招进来能不能马上干活。 一面你需要做的: 突出专业能力,回答尽量有逻辑。面试官问什么,你回答什么,但要回答得有层次。别一句话甩过去,也别漫无边际地展开。 好的回答永远都是有层次、有逻辑的,尽量像一棵树,先给结论这个主干,再展开细节的枝叶。 一面的对话模式更像问答。面试官主导节奏,你负责高质量地回应。不需要太多发散,也不需要抢节奏。把每个问题回答扎实了,比什么都重要。 坦率地说,国内面试环境还是有一些不太好的地方,候选者和面试官之间的关系不够平等。一面尤其明显,你大概率会感受到一种被审视的压力。但这也是你必须接受的,这一面你只需要专注于展示自己的专业度。 一面考察的核心能力: → 专业知识的深度和广度 → 项目经验的真实性和理解深度 → 技术表达的清晰度 2️⃣ 业务二面:证明你能想 二面通常是你未来的虚线汇报人,或者组织架构上的 +1。具体是谁,取决于公司的架构。 这一轮可能还会涉及部分基础能力的考察,但这不是重头戏了。你的基础能力在一面已经被验证过,不然不可能被放到二面来。 二面开始考察更高维度的东西。系统设计能力、技术方案的 trade-off 思维、对复杂问题的拆解方式。面试官想问的不再是你的具体专业能力,而是你面对一个模糊的大问题时,怎么把它拆成可执行的小问题。 从这一面开始,对话模式要变了。 一面是问答,二面要开始有来有回。面试官抛出一个问题,你不能只给一个答案就停了。你要展开你的思考过程,甚至可以主动问面试官一些背景问题和边界情况。一个好的工程师在动手之前,一定会先把问题定义清楚,要主动把你的思维体现出来。 可以尝试多说一些话,把面试节奏握在自己手里,也尽量多展示出自己的软素质,推荐候选人和面试官的对话比例在 1.5:1 - 2:1 左右比较健康。 你说得太少显得没想法,说得太多显得不听人说话。 二面考察的核心能力: → 更高维度的专业能力,比如:系统设计和架构思维;技术方案的 trade-off 分析能力 → 沟通表达,能不能把复杂的事情讲清楚 → 面对模糊问题的拆解和推理能力 → 软能力:视野、态度、思维、内核 3️⃣ 业务三面 / 终面:证明你这个人 如果二面是虚线面的,终面就是你的 +1;二面是 +1 面的,终面就是 +2。 到了终面,前两面该检查的技术能力都检查完了;这一轮基本不会再考你专业能力,比如写代码或者做系统设计之类的。 终面考的是你这个人。 很多人到了终面就紧张,因为不知道会问什么、不知道标准答案是什么。但真相是:终面大部分问题没有标准答案。 面试官问你怎么看待某个行业趋势、问你遇到过最大的困难是什么、问你和同事发生过冲突怎么解决的。 这些问题的具体答案不重要。面试官真正在考察的是你的认知深度、价值观和抗压能力。你对一个问题的思考角度、分析过程和表达方式,比最终结论重要得多。 终面是沟通,不是答题,如果你在终面还是面试官问一个你答一个的模式,你大概率过不了。 终面更像一场对话。面试官抛出一个话题,你回应你的观点,他可能会追问或者提出不同看法,你再接着聊。候选人和面试官的对话比例在 2:1 到 3:1 之间比较健康。也要尽可能把面试节奏抓在自己手里,当然前提是对方不是那种特别强势的风格。 面试官通常会主动绕过你的准备,面的问题通常不会让你舒服。面试官当然知道你对面试有所准备,他就是要绕过你的准备,看你底层的能力。 比如你准备了一个完美的项目复盘,他偏不问你怎么做成的,他问你如果重来一次你会怎么改。比如你准备了一套职业规划的说辞,他直接问你对当前团队最大的不满是什么。 遇到没准备过的问题,不要慌。 用嘴巴去想,终面最忌讳的事:沉默太久。 遇到一个没想过的问题,不要低头沉思两分钟然后蹦出一个干巴巴的答案。把你的思维过程说出来。比如:这个问题我之前没有想过,但我觉得可以从几个维度来看。第一……第二…… 面试官想看到的就是你思考的过程。你的逻辑链条、你考虑问题的全面性、你面对未知问题时的应对方式。一个能当场把思路理清楚的人,比一个背了标准答案的人有价值得多。 面试官是善意的,到了终面这一步,公司已经在你身上投入了大量的面试资源。多轮技术面、多个面试官的时间,HR 的协调成本。他们是希望你过的。 所以不要把终面当成一场对抗。面试官不是在找理由淘汰你,他是在找理由录用你。放松一点,展示真实的自己。过度紧张和过度表演,反而会让面试官觉得你不够真诚。 终面考察的核心能力: → 对行业和技术趋势的认知深度 → 沟通表达和思维展示能力 → 价值观、性格和内核稳定性 → 面对未知问题时的应变和结构化思考 → 你对自己职业发展的思考是否清晰 4️⃣ HR 面:确认你值多少钱,以及你是不是对的人 HR 面主要做两件事:谈薪 和 确认文化匹配度。 可能会聊一些你的过去经历、未来发展方向、离职原因、对公司的了解。 这些问题听起来比较虚,但不要掉以轻心。 HR 面不是走过场,部分公司的 HR 权力很大,一票否决权是真实存在的。某里就是典型,HR 面挂人的比例并不低。 HR 面的核心是真诚和一致性。你在前三面展现的形象、你简历上写的东西、你跟 HR 聊的内容,这三者之间不能有明显矛盾。HR 的训练就是抓这种不一致,一旦被抓到,信任感瞬间归零。 谈薪环节别太紧张也别太随意。提前了解市场行情,给一个合理的范围,表达出你对这个机会的重视。 别狮子大开口,也别委屈自己。 整体来看 面试这四轮,能力要求是一条递增曲线: 一面 → 同事/mentor → 基础能力、干活能力 → 问答型,扎实回应 二面 → 虚线/+1 → 系统思维、技术深度 → 对话型,有来有回 终面 → +1/+2 → 认知、价值观、软素质 → 主导型,抓住节奏 HR 面 → HR → 薪资、文化匹配 → 真诚型,保持一致 从一面到终面,面试官的 level 在升,问题的抽象程度在升,你需要展示的东西也在变。一面考你会不会,二面考你行不行,终面考你是不是。 想明白这一点,你就知道为什么有些人技术很强但终面总挂了。不是技术不够,是他从头到尾只展示了一个维度的自己。 面试是一个完整的系统,每一层都有自己的评估逻辑,你得在每一层给出那一层需要的输出。
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求职系列(1):如何准备一份让面试官想面你的简历 最近又到了春招和暑期实习招聘季,有不少同学找我咨询简历和面试的问题。 先说说我的背景:在职大厂工程师,从实习、校招到社招,累计面试超过上百场。给几十位同学做过模拟面试和求职辅导,现在在牛客上还能搜到我的号(安妮的心动录),校招时拿下了多个大厂的 offer,最近在看新机会,社招通过面试率也超过 90%。 这些数字不是用来装的,是用来告诉你:接下来说的东西,全都是亲身总结出来的真本事,放在别人那里是可以拿去卖课的。 同样的话我重复说了太多遍,决定把整套求职心得整理出来开源,帮到更多的人。 这是求职系列的第一篇,聊聊简历。 简历的本质 很多人把简历当成个人信息登记表来写。教育经历、工作经历、技能列表,从上到下老老实实填一遍。 但你想想,面试官看一份简历平均花多少时间?绝对不到10秒。 10秒,他要决定你值不值得花一个小时聊。 所以你的简历不是一份档案,它是一份销售文案。 它唯一的目的就是在10秒内让面试官得出一个结论:这个人好像很厉害,我想面面。 所有的技巧都围绕这一个目标展开。 1️⃣ 只能有一页 不管你有多少年经验,不管你做过多少项目,简历只能有一页。超过一页的简历,面试官大概率不会翻到第二页。 一页纸的限制会逼你做一件极其重要的事:筛选。你不得不砍掉那些可有可无的内容,只留下最能证明你价值的部分。这个筛选过程本身,就已经在帮你梳理自己的核心竞争力了。 如果你觉得一页放不下,说明你还没想清楚自己最值钱的东西是什么。 2️⃣ 一行一句话,一句话一行 这是排版层面最重要的原则。 每一个点尽量只写一句话,并且尽量这句话不换行,在一行内说完。 面试官扫简历是跳着看的,如果一个要点写了三行,他大概率只看第一行的前半段就跳过了。 一行一句话还有一个好处:强迫你精简表达。 如果一句话说不完,说明你要么没提炼出重点,要么塞了太多细节。 3️⃣ 最亮的点放在最前面 大部分人写简历按时间倒序:最近的工作排第一,然后依次往前。 这在大多数情况下没问题。但如果你有一个特别亮眼的经历,哪怕它发生在三年前,打破时间顺序,把它放到最前面。 面试官的注意力在前5秒最集中。前5秒他看到了什么,决定了后面5秒他是继续看还是扔掉。你最强的武器必须第一时间亮出来。 比如你大二做过一个开源项目拿了几百个 star,但后来的实习经历平平。那就把那个开源项目提到工作经历前面。 规则是死的,说服力是活的。在必要的时候,请你主动站出来,让我看到你的优秀。 4️⃣ 量化一切,遵循 STAR 法则 每段经历都用 STAR 来组织: -Situation:什么背景 -Task:你负责什么 -Action:你做了什么 -Result:结果如何,用数字说话 举个例子 -坏的写法:负责服务端性能优化,提升了系统性能。 -好的写法:主导核心接口性能优化,P99 延迟从 800ms 降至 120ms,QPS 提升 5 倍,直接支撑了 10 万级并发。 同样一件事,第二种写法的信息密度和说服力碾压第一种。没有数字的作为论据,在面试官眼里就是空气。 每段经历的 bullet point 控制在 1-5 个,最多不超过 5 个。太多了面试官不会看,太少了显得没做什么事。 5️⃣ 不要堆技能列表 很多人简历上专门有一栏 Skill Set,列了一排技术名词:Java、Python、MySQL、Redis、Kafka、Docker、Kubernetes…… 大部分面试官看到这种列表的反应是:所以呢? 列了20个技术名词,我不知道你哪个精通哪个只是了解,不知道你在实际项目中怎么用的,不知道你解决了什么问题。这就是一堆没有上下文的关键词,毫无说服力。 更好的做法是让项目经历来证明你的技能。你写了一个高并发系统用了 Redis 做缓存、Kafka 做异步解耦,面试官自然知道你会这些。而且他知道你不是停留在知道的层面,你是真正用过、解决过问题的。 技能列表可以保留,但只作为补充,不要指望它帮你加分。 因为同一个岗位大部分候选人的skill list都是高度趋同的,所以很难通过skill list脱颖而出,它更多的作用是过机筛,以及充当一个背景板(校招、实习除外)。 6️⃣ 不要写空话,要有论据 简历里最常见的废话: -自驱力强 -学习能力强 -团队协作好 -责任心强 面试官每天看几十份简历,每一份都写着这些。你写了和没写一样。 空洞的形容词没有任何信息量。 加上论据: -自驱力强,半年减重 50 斤。 -自驱力强,非科班出身自学编程拿到大厂 offer。 -自驱力强,工作之余坚持技术博客输出,累计阅读量 10W+。 一个具体的事实胜过一百个形容词。 7️⃣ 埋钩子 简历上不要把一件事说得太详细。要留白,让面试官好奇。 比如你写:主导 XX 平台架构设计,上线一周用户数突破 1000+。 面试官看到这行,自然会想:怎么做到的?架构怎么设计的?遇到了什么挑战? 这个好奇心会驱动他在面试时主动问你这个问题。而这个问题,恰恰是你最擅长回答的,因为你做过。 好的简历是一个钩子矩阵。 每一行都在埋一个问题,每个问题你都有准备好的深度回答。你在用简历引导面试官走你的剧本。 8️⃣ 实事求是 这一条听起来很基本,但很多人做不到。 有些人为了让简历好看,把别人做的事写成自己做的,把参与写成主导,把了解写成精通。 短期内可能骗过简历筛选,但面试官一问就穿帮。你说你主导了一个系统的架构设计,面试官问你为什么选 A 方案而不是 B 方案,你答不上来,当场社死,面试通过率骤降。 实事求是不是软弱,是自信。 做得好的地方大方展示,做得不够好的地方也坦然面对。面试官更看重的是你的思考过程和成长潜力,而不是你是不是每件事都做到了完美。 一个项目的 well done 和 bad done 都说出来,反而体现你有复盘意识和自我认知。 9️⃣个人总结怎么写 个人总结很重要!很重要!很重要!并且推荐写!推荐写!推荐写! 很多简历的自我评价写得像小学生作文:热爱技术、积极向上、吃苦耐劳,这种话跟没写一样。 个人总结只写三句话: 第一句:你在行业或专业上取得的结果。比如大厂 T7 工程师,开源项目 500+ star,某个方向的技术专家。用事实建立第一印象。 第二句:你是一个什么样的人,带论据。比如坚持每天阅读一小时,累计阅读时长 500 小时以上。比如投资年化收益 30%+,具备独立的判断力和风险管理能力。 第三句:你未来想成为什么样的人。这句表达你的方向感和成长诉求。比如希望在 AI Agent 方向深耕,成为该领域的核心开发者。 三句话,过去、现在、未来。面试官 10 秒扫完就能对你形成一个清晰的画像。 最后 把你的简历拿出来,对照上面的每一条检查一遍。 -超过一页了吗?砍。 -有没有量化?没有数字的经历,删掉或者补上数字。 -有没有空话?每一句自我评价都问自己:我有论据吗? -最亮的点在哪?它是不是在简历的第一屏? 简历不是写给自己看的。它是你递给面试官的一张名片,只有 10 秒的生命。 在这 10 秒内,让他觉得你值得花 60 分钟来聊。这就够了。
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关于行情 $BTC 如期破9,可以再耐心一点等一个86000-88000区间,然后回第二派发点 关于 @yalaorg 1 面上的一男  @cktlore 一女 VickyFu 都属于站台高管性质,参考 @AethirCloud 罗卫宇的那波所谓核心创始团队;   $YALA 实际项目控制人为 刘斌(图1) @bin_yalalabs 与 施襄 (图2) 插一句:YALA 所谓的联合创始人兼CTO Vicky Fu (图3)怎么注销自己推特了 @vickyxai 2 刘斌跟施襄 自导自演的 $Yala  先被盗/后补偿; 3 锅甩到所谓攻击者身上,转移rug 跑路视线; 4 最终实施 $YALA 跑路 ; 5 施襄 于 2021年之后成立了所谓新投资机构 Oak Grove Ventures  @OakGroveVC ,走了好几个初创成员 6 $YALA 只是 刘斌跟施襄 的一系列归零币之一。 7 明天一起来温故下刘斌 施襄的归零发币史。  @Cody_DeFi  @follow_clues    @w3bD4nny  @yieldsandmore  @web3tokenomics @3liXBT  @AzFlin  @katexbt  @BoxMrChen  @0xAA_Science  @congge918 @0xjamesxxx  @gch_enbsbxbs   @KazumaxCrypto  @yi_juanmao  @Allbojierfu @rtk17025  @NJXD001  @Seasui23  @Bqlsj2023  @CryptoGemRnld @JuliusElum  @CryptoGemRnld  @DeFi_Cheetah  @phtevenstrong  @DrHashClub  @Tinkerbell_web3  @bclaobai  @flyiiawei  @kimyg002 @0x_CryptoAu  @Moneygurudigi  @youzi_chigua #刘斌# #施襄# #yala#
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简单说几句: 这两天单从恐慌情绪来看已经到了一位数,这一定程度上可以代表一个点: 单边下跌快结束了。 牛熊都不会一蹴而就,更多是在曲折中前行。 因此,在未来2-3个月的这段时间大概率会出现1-2波小行情。 这不是趋势反转,是下跌过程中的反弹。 $BTC 破一下9万,先回一下第二个派发点。
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#XAUUSD# 黄金行情分析 6/22 基本面 1)原本美伊准备停战,但是谈判到一半特朗普又变卦了,市场热钱避险情绪又开始上升,利多黄金📈 2)美联储主席沃什上台,市场对于年内降息预期明显下降,持有黄金不产生利息,黄金配置受影响,利空黄金📉 技术面 结合基本面看,多空互相牵制,黄金这段时间都会是震荡格局,日线结构只要守住4000整数关口,还是有希望做一个W底部结构继续反弹,如果出现急速下跌到4000附近甚至以下依然可以做多,压力位4350
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原生家庭让我拥有了四个人格: 1.父母面前的暴躁 2.外人面前的腼腆 3.朋友面前的搞笑 4.躲在别人看不见的地方偷偷哭泣
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ai agent 赛道今天简单理了一下,有三种基本面: 1️⃣收入 主要是平台 virtual/clanker这些,有收入。 赌场逻辑,从交易和发资产赚钱。 还有一些agent讲的是其他赚钱故事,比如defi套利,游戏打金,成人色情,社交网络打赏。 这些都没法跟赌场逻辑比,收入不在一个量级。 2️⃣功能 主要是平台 ai16z ava这些,是功能逻辑,叙事是: 有多少agent用了他的能力。 3️⃣流量 主要是单一agent tot,aixbt,luna这些,是 meme 的流量逻辑。 用一些新颖的互动方式,最开始是语言,后面是音频/视频,再后面加一些打赏功能性等,甚至defi的销毁机制等。 获得用户的关注和流量。 这些都是表面逻辑,继续深挖一下: 第1️⃣第2️⃣个逻辑成立的前提,是会有持续不断的 ai agent出来,被市场认可,愿意进行交易和投机。 他的根本是流量和资金。 这里面如果作为龙头meme的 act goat fart 这些不被拉起来市值,后面的其他 meme 市值就会进入瓶颈。 现在很多新的小agent能到1m-5m已经不错了,流量探索也是有边界的。 所以,表面上第1️⃣2️⃣看起来非常的坚实,本质上是建立在能否有龙头拉出百亿美金市值,才能带来后面的大量新 agent 使用 1️⃣2️⃣的服务,形成大繁荣。 会发生么?会的,这是动态的过程。 越多新型的ai agent出现,龙头就越有价值;龙头越有价值,越多创新的 agent 会涌现;越多新 agent 出来,1️⃣2️⃣的平台价值就更坚实。 这是一个彼此促进的过程。 这是我的理解,欢迎讨论。
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拿遍硅谷顶级 lab offer 的人,写的ML面试指南 刚看完一篇 ML Research Scientist 面试指南,作者是 Silvia Sapora,PhD 做 ML,最后拿到了 DeepMind、Isomorphic Labs、Cohere、Meta和一家 stealth startup 的 offer,最后去了 DeepMind。 文章讲了很多实操指南,比如他说ML 求职已经越来越像一个工程项目、顶级researcher也会因为没准备面试而挂(原文里说,她认识很多极强的人,就是因为没准备而被拒)。感觉国内顶级researcher的面试也大概是这样。 总结一下看完体会最深刻的点,希望最优秀的研究员们,都能找到顶级的工作,不要因为没准备好面试,让才华短暂被埋没。 希望对大家有用。 1/ 拿到面试前,就是看简历 大家也可以按这个方向完善自己的履历: 3 篇以上一作/共同一作顶会 paper,至少一次大厂/前沿实验室实习,才比较稳定拿到 top lab 的 callback。 这里还有几个小细节: a.cold email 可能比想象中有效。尤其是直接写给 hiring manager 或团队成员,不要重复 CV 上已经有的东西,而是要讲清楚:你为什么 fit 这个 team,你为什么真的对他们的工作感兴趣。 b.cover letter 不要完全交给 LLM 写。可以让 LLM polish,但原始内容最好自己写,要有真实兴趣和个性。 c.LinkedIn / X 上的岗位信息要对看。很多 internship / research role 可能只通过某个 researcher 的帖子和 Google form 流出来。 2/ 一旦进面试,忘掉CV 但一旦进入面试,CV 基本就没用了。 很多面试官甚至不会仔细看你的简历。你有再多 ICLR / NeurIPS / ICML paper,这时候都没什么用了。 面试现在已经非常“杂技化”。 LeetCode、ML coding、debugging、ML fundamentals、LLM/RL/diffusion、system design、research discussion,全都可能问。 说白了,更像是一个压缩版竞技项目:45 分钟内,在陌生人注视下,把你平时几个月慢慢想、慢慢查、慢慢 debug 的东西,现场做。 b.这里有个很实用的方法。 每次面试前,她会把JD、公司、面试类型丢给 LLM,让它 mock interview,而且实际问题经常撞上(笑死,毕竟我估计问题也是AI写的)。 她还列了一张 baseline 清单,能在限时下从头写出来,才算状态在线: ① 端到端实现一个 transformer ② causal / cross / self attention ③ flash attention,以及它的 backward pass ④ MLP 的前向和反向 ⑤ 用 PyTorch 或 JAX 写一个带 SGD 的训练 loop c.还有个细节,越到顶级 lab,越不能靠“我懂这个方向”混过去。他们会问到非常基础,也会问到非常细,甚至会问你熟悉领域里最容易被忽视的部分。 3/ 情绪管理 她说自己最严重的问题是睡不好。一周 10 场面试的时候,整个人快被榨干。她还吃不下,看到食物会反胃,最后只能靠猛灌可乐补糖续命(她也说了,这不是什么最优解,只是她当时能想出的唯一办法)。 她还有一套面试前仪式:背景里插一束新鲜的花、化妆、看同样几个 comfort 视频。 听起来很琐碎,但我觉得非常真实。高压面试最可怕的,不一定是你不会,而是你明明会,但脑子突然空白。 4/ 谈薪是一场暗战,而且你大概率被读穿了 一天最好只排一场面试;先面自己没那么想去的公司练手;让不同 offer 尽量落在同一个窗口。 然后,主动告诉每家公司你还有其他流程。听起来很“职场”,但这些真的会影响最后结果。 到了谈 offer 阶段,peer offer 的重量也完全不一样。OpenAI / Anthropic / DeepMind 这种互相之间的 offer,才真的有谈判筹码(这部分大家都熟练了)。 这部分不要太信“谈判要像盲拍、别亮底牌”那套,好几家公司明确要求她出示竞争 offer 的截图才肯加价,有一家甚至当场质疑她截图的真假(lol)。 而且 recruiter 极其会读人。你多频繁提一家公司、用什么语气谈论它,全都是会被记录的信号。一旦对方知道自己已经是你的首选,你的谈判筹码基本就没了。她说自己很透明、很好读,所以在这上面吃了点亏。 唯一让人稍微松口气的是:公司真的想要你的时候,能报的数字比你以为的大得多。永远值得开口问,多数公司愿意谈。 其实她的履历已经很顶了。但她复盘下来,最有用的结论反而很朴素:做研究,和通过 ML 面试,是两套能力。
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这几天挺热门度 $CLONE 上线了,现在这价格做空的话要谨慎一点 项目的基本面: 1)项目数据 上线不到一个月,桥的处理量已经破 4000 万美金 2)和 FUSD 合作 会成为进 ETH 的主要隐私桥路线之一 3)费用回流模型 跨链手续费 0.3%,其中 40% 回到质押者。 4)每天有回购 不少项目用这套模型稳定价格结构,CLONE 也走的是这个方向 5)可服务市场非常大 能触达 2.3T+ 美元 的跨链资产 现在隐私赛道又开始热了,需求不断增加的情况下,这种桥的使用率只会往上走 当使用的人多了,协议收入上涨,费用回流模型会不断的反哺质押者 要知道跨一次链要收 0.3% 手续费,其中 40% 会分到质押者 官方给的模型里可以看到几个大概: * 月量估算:1.2 亿美金 * 系统月收入:约 460 万美金 * 质押者年化:大约 70%+ Pump、Hype 已经走过这种路,市场对此的接受度不低,$clone 价格也会跟着上涨
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建议大家这2天先不要去囤粮 今天下班到现在短短的4个小时 我已经吃掉1杯来一客 1包科学面 1个面包 2罐阿萨姆奶茶 1个布丁 目前躺在床上对著零食柜上的洋芋片虎视眈眈中
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