上汽零束

错过了龙虾没什么，这个你一定要动手试试！现在国内企业内部都积极使用AI，作为大学生只用AI-APP做简单对话在互联网求职赛道里就会被落下，给大家整理了最新AI届的新方向——Hermes Agent 1. 新手入门 目标：让你的 Hermes 跑起来，完成第一次对话。 核心概念  记忆：跨会话地记住你的偏好、项目上下文以及环境 技能 skill：日常执行中自动总结并制作 skill，以更好地工作与节省 token 网关系统：链接 15+ 通讯平台的渠道  一键安装 Hermes macOS / Linux / WSL2 curl -fsSL https://raw.githubuserconte...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

本人bg为末九本，目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150，算法能力不太行，八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历，主要是官网投得多，中间几家大厂因为太菜笔试没过，其他不是简历挂就是一直在初筛，ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大？另外我是不是简历有问题？希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有，已经没招了引流：美团，字节，pdd，腾讯，阿里

1.工具调用率核心提高了15%，依赖的是什么手段？2.意图不太明确的时候，显著调用的是什么？3.命中率是用什么指标来衡量的?有线上数据吗？4.有去判断模型整体的一个准确率，以及token消耗量？5.有考虑过通过大语言模型进行二轮评估吗?6.agno框架和其他框架有什么区别？7.有了解过harness工程吗？8.整体的话有没有做什么编排调度？目前大多数ai coding的编排还是比较固定的，规划 生产 评估，有尝试完成这种编排吗？9.你觉得你们公司的场景适合这么做吗？10.context engineering长期记忆 短期记忆是怎么进行组织的？11.怎么保证记忆不会随着时间长期进行腐化？算法：...