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1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

#牛客AI配图神器#淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 5：Function Calling 的底层到底发生了什么？Agent "调用工具"这个说法准确吗？参考答案不准确。LLM 从来没有"调用"过任何工具。整个过程是这样的：LLM 的输出本质上永远是"生成下一个 token"。当我们说"Function Calling"时，实际发生的是——模型在训练阶段被大量的工具调用样本微调过，学会了在需要外部信息时，不生成自然语言回答，而是生成一段符合特定格式的结构化文本（通常...