玩吧

2026年是 Agent 技术全面落地的一年，身边越来越多的小伙伴开始关注 Agent，想要系统学习，但却卡在了起点：   零基础：面对 AI 圈不断出现的新概念，不知道从哪开始下手；   无实战：看了一堆思维链、自我意识、驾驭工程等的概念，真写代码时还是一头雾水；   文档坑：优质项目多是英文文档，找不到成体系的国内教程。   在 GitHub 上搜 Agent，仓库成百上千，到底哪个才适合新手？别慌，项目贵精不贵多，今天给大家推荐两个 「适合中国宝宝体质」 的硬核开源项目。 一个帮你快速祛魅，看清 Agent 的极简本质；一个带你系统进阶，掌握完整的工程链路。 1. 入门：Learn Cl...

投递Java后端开发，目前是微服务要学完做一个项目才更可能拿到面试机会吗?感谢各位佬

这个是流程终止了吗

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...