深圳科兴单身公寓

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 Agent是什么？一个 Agent 系统一般由哪些模块组成？ Agent是具备规划、记忆、工具调用、自我执行能力的系统 Tool 是什么？什么样的功能应该做成 Tool？ tool是提供给Agent的函数，大语言模型不能独立完成的任务以及需要实时性的能力应该做成Tool Memory 分几种？Short-term / Long-term memory 怎么实现？ 最基本的记忆分为短期记忆记忆长期记忆，在此基础上又扩展出了指令记忆以及工作记忆  指令记...

简历是不是项目太简单了。大三萌新，想找实习不然秋招不炸了吗。暑期字节一面挂了，PDD周天面，华子笔试过了登面，tx官网投了等捞。暑期hc不多了吧，但日常也不好找啊。

这简历能不能抓住春招的尾巴呀😔

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...