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落山鸡的肉夹馍
2023-06-05 13:21
湖南涉外经济学院 C++
发布于北京
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2023-06-05
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-22 17:56
双非和985做AI项目,策略完全不同
为什么?因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略:挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历,默认你基础不差。他会直接往深了问:"你的向量检索用的什么算法?HNSW 和 IVF 的区别是什么?为什么选这个?" 所以 985 做项目应该: 选一个细分方向(比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性) 读 2-3 篇相关论文,把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark:和 baseline 比提升了多少 推荐项目方向: RAG 检索优化:对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性:设计工具调用失败时的 ...
哪些AI项目值得做?
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04-22 17:19
上海大学 大数据开发工程师
GitHub项目,直接来抄作业
无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目,不知道做什么?” 给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇 方向一:AI Agent / RAG(最推荐) 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目(先跑通理解原理) 1. AI Engineering Hub 地址:github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容:LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集,有详细 Notebook 适合:从零开始,跟着做就能理解 RAG 全链路 2...
哪些AI项目值得做?
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04-02 19:37
国家纳米科学中心 光学工程师
论文马上送审了,无意间在小程序上再次看见了自己的高考成绩,发现高考已经过去快10年了。一起参加高考的同学现在只有几个还在继续深造,有时候真的会畅想选择了另一条路的自己会是怎样。
牛友の3月总结
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04-01 17:56
工艺/制程工程师
有点搞笑了哈哈哈😂
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04-22 16:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 三面
1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick?答案:现在 LLM 落地里,很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶,区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏;第二步是做数据闭环,把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集;第三步是做推理侧优化,比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错,这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...
AI-Agent面试实战...
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