CFXS 会议论文：用 LLM 挖掘隐藏的跨行求职路径
soumitrashukla9 · x · 2026-07-30
Mariya Pominova 在 CFXS 会议上展示了一篇新论文，探讨如何利用大语言模型（LLM）来挖掘可行的跨行求职路径。
研究指出，由于相同岗位所需的技能在过去两年发生了巨大变化，传统的流动数据往往无法准确反映真实的转行机会，而 LLM 能够有效补充这些被遗漏的信息。
所属事件:新论文探索用大模型挖掘跨行求职路径(2 条相关)→
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