阿里求捞

没想到小丑竟是我自己，本来没想这个事，但是当看到这个话题，我自己盘算了一下，我居然是我历经大厂学历最低的。 总体来看，虽然92也有漏网之鱼，但90%的基础素质都很高，毕竟寒窗苦读十年，人家的付出不能算白费。但是你说有多么惊才绝艳嘛，那也不至于。 92保证了基本的起点和素质，也就是底线，但没并有保证上限。而事实证明，不管多牛的人，可能最后都会背上房贷，然后鸡娃，然后一代又一代循环往复。（根据我观察的情况来看，双非本不是没机会，但是你要战胜92的竞争者才可以）一、华为 当初为了进华为，确切来说是华为OD，宵衣旰食啊。早上8点起床刷算法，中午吃个外卖或者泡面，边吃一边刷，有时候饭都吃不完，一直干到晚...

目前八股的重点简单过了一遍，项目正在准备中，但是算法完全没准备，暑假想找第一段日常实习，求问各位佬，请问有没有什么建议😢，不管是简历建议还是其他建议都可以

唉……看了眼boss真的是要跪下了，不是发拒信是看都没看的那种……充了五块钱看到一个岗位两千人投更是崩溃了，boss上这个简历匹配度到底是看什么的

多个智能体协作时，整个智能体协作的链路就被称作为 TraceAgent 项目的测试和评估，一般不能只看其中某个模型单次回答好不好，而是要按 Trace 来评估单元测试：把 Prompt、工具调用、参数解析这些关键模块拆开单独测。比如说模型能否选择正确的工具？Agent 调工具时，是否按照工具提前定义好的结构来传参？异常出现时有没有兜底？端到端测试：重点看 Agent 在多轮任务里能不能稳定完成目标。这一步需要反复调试，因为 Agent 的问题往往不是某一步错，而是工作流、工具调用、观察结果、继续决策这一整条链路中某部分出了问题离线评测集：把真实业务中的典型问题、边界问题、失败案例沉淀成 ben...