2025年12月11日，OpenAI发布GPT-5.2，这次升级确实挺猛的，核心亮点就是‌更专业、更高效、更可靠‌，直接瞄准了办公、开发这些实际场景。同样国内模型应用加速迭代落地。12月1日，豆包手机助手首个OS级合作落地，实现AI像人一样操作手机，这种深度参与将催生更多创新应用场景。同时，DeepSeek-V3.2正式发布，强化Agent能力、融入思考推理。经历这两年的你追我赶，大模型已进入深耕

维度传统RAG检索方式单次、静态多轮、动态优化推理能力单跳，依赖人工设计多跳，自主分解任务上下文管理固定拼接动态筛选与精炼错误处理无自检机制结果验证与修正适用场景简单问答、文档摘要复杂推理、实时交互、工具调用演进本质：Agentic RAG将RAG从“管道流程”升级为“自主决策系统”，更贴近人类问题解决模式。策略核心逻辑优势局限性Fixed-size固定长度切割高效、通用语义断裂风险Semanti

摘要：近期互联网大厂秋招如火如荼，某算法岗面试经历引发关注。面试内容涵盖自我介绍、项目深挖、技术八股（包括DeepSeek、注意力机制、DeepSpeed等）、微调技术细节（LoRA显存计算）、大模型推理参数（温度/topk/topp执行顺序）以及业务场景题。面试采用压力面形式，面试官未开摄像头但质疑候选人简历内容，最终候选人反馈体验较差。该案例反映出算法岗面试的高专业要求和高压特点，建议求职者扎

节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新人如何快速入门算法岗、如何准备面试攻略、面试常考点、大模型项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。受星主邀约，分享26届秋招淘天算法工程师-大模型应用面经，欢迎与我沟通交流。

最近春招和日常实习已开启。不同以往的是，当前职场已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。万万没想到啊，上海人工智能实验室实习岗居然都这么卷，HR反馈当前岗位投递人较多，让耐心等待结果，竞争真的太激烈。所以说啊，无论是实习还是找工作，还是要提前做准备，越早越好啊，希望助力大家

目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果，这其实是非常致命的。如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，很难基于模型知道业务发展。本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。我们将其分为下面几种：Partial Dependence Plot (PDP)；

前两天逛知乎的时候看到这样一个提问，Python自动化办公能做那些有趣或者有用的事情？看了一下这个提问，我想这可能是很多职场人面临的困惑，想把Python用到工作中来提升效率，却不知如何下手？Python在自动化办公领域越来越受欢迎，重复性工作让Python去做将是一种趋势。看了一些办公自动化的文章，感觉更多是知识的罗列，看完后不知所云。为了更方面大家去学习，今天小编将以学生考试成绩为例，手把手教

我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法，另外一方面在面试中也常用到这些算法。在本文中，我们将通过使用 Scikit-learn 和 XGBoost 的动手实践来学习 9

在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。背景介绍银行业是最早应用数据科学技术的领域之一，收集了大量结构化数据。那么，数据分析是如何应用于银行业的呢？如今，数据已经成为银行业最宝贵的资产，不仅可以帮助银行吸引更多的客户，提高现有客户的忠诚度，做出更有效的数据驱动的决策，还可以增强业务能力，提高运营效率，改善现有的服务，加强安全性，并通过所有这些行动获

本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。喜欢记得收藏、关注、点赞。注：完整版代码、数据、技术交流，文末获取异常分类时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。常见的异常有如下几种：革新性异常：