如果你最近关注AI Agent，会发现大家好像都在做Agent了，而且功能越来越多，场景越来越复杂。但一个很现实的问题也开始出现——这些Agent到底做得好不好？差在哪？还能怎么优化？很多时候，这件事不能仅仅肉眼看出来的。今天这个AI Agent评测工程师就在解决这个问题。相比“做Agent”，它更关注的是另一件事：如何系统性地评估一个Agent的能力，并用结果反过来驱动产品迭代。一天一个AI岗位介绍，今天我们来看看AI Agent测评工程师。🧩 主要工作内容：给Agent建立一套“可量化的评价体系”从JD来看，这个岗位的核心并不是开发功能，而是围绕“评测”做一整套体系建设。但这里的“评测”...

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...