这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

📍面试公司：百度 文心一言🕐面试时间：2026.03.18💻面试岗位：大模型RL后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目经历项目介绍，基于大语言模型的信号灯控制，问题是什么，如何结合熵，怎么评测，指标结果如何强化学习理论内容，trust-range和PPO的关系PPO是off-policy or on-policy? on-policy为什么会有importance sampling，采样的策略模型和要训练的策略模型有偏差，重要性采样加以修正PPO的clip在优势A 正/负时 限制上/下届，A为正限制上届，A为负限制下届PPO的损失函数怎么计算的？广义优势估计是怎么计算？GAE中lam...