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論文AI味道太足？其實我覺得這已經(jīng)是過去式了，如果現(xiàn)在你還有特別明顯的AI論文段落，我只能說是你沒有使用最新的AI模型。個人觀點，實際上Deepseek V3已經(jīng)完全夠用了，不需要開深度思考，就一段段內(nèi)容生成或者擴寫，自然語言給指令甚至不需要prompt就已經(jīng)挺好了。比如，以最近比較火的騷包論文《穿著絲襪對女大學(xué)生腿表觸覺的影響》來說，使用ds指令直接擴寫，語言仍然比較嚴(yán)謹(jǐn)、學(xué)術(shù)化再換一個比較學(xué)術(shù)化的來試試AI降重，文章取自經(jīng)管領(lǐng)域做機制檢驗的熱門文獻《因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)_江艇》：其實我們能發(fā)現(xiàn)，使用簡單的指令就基本已經(jīng)能完成我們的需求了。因為現(xiàn)在AI產(chǎn)品還是特別卷的，基本...

如題

三七互娛研發(fā)面經(jīng)三七互娛面經(jīng)：    三人圍攻（二人視頻聊，最后還有一個用電話在視頻里面聊） 自我介紹，有沒有offer？為什么不去？為什么選擇我們公司？ 問項目。發(fā)現(xiàn)問的是舊項目，然后就自己說了一下新項目。項目的小細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)處理方面 邏輯回歸的數(shù)學(xué)思想 有一個場景，想用樸素貝葉斯，但效果不好，怎么優(yōu)化？ 邏輯回歸采用的是交叉熵，那你知道相對熵（KL）嗎？邏輯回歸為什么不用最小二乘？ 信息熵公式，說說聯(lián)合熵的公式 xgb二階泰勒展開，為什么不三階？ xgb的優(yōu)點是什么？ CART樹和ID3區(qū)別？ID3的缺點？ID3換成基尼系數(shù)是否就沒有這個缺點了？CART回歸樹和ID3是二叉樹還是多叉樹? 平...