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savage
2020-05-26 21:34
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吉林农业大学 算法工程师
携程 AI Agent开发 二面
1. 你做的 Agent 项目,完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后,先做意图识别和 query 改写,再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool,还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回,再用 rerank 精排,拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据,会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时,会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计,以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...
AI-Agent面试实战...
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今天 09:11
吉林农业大学 算法工程师
小米 AI Agent开发 二面
1. 你怎么理解 Agent,和普通大模型问答最大的区别是什么?答:普通大模型问答更像是“你问我答”,核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样,它更像一个会做事的系统,除了生成文字,还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”,而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念,Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息,再结合文档输出结论,最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里,Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力,这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...
AI-Agent面试实战...
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03-10 11:23
门头沟学院 Java
现在还有不用AI写代码的人吗?
你在leetcode上练的都是死代码能力🤣
迷茫的大四🐶:
我还有古法纯手工编程呢
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03-17 15:50
深圳大学 测试工程师
年后到现在投了 300 份简历就约了俩面试
哪里可以改改吗?是哪里出了问题😭
立春的风09:
深圳大学也这样吗
投了多少份简历才上岸
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03-22 07:58
门头沟学院 嵌入式软件工程师
联发科嵌入式一面 面经
联发科嵌入式一面偏向底层理解 + 系统思维 + 追问能力,问题通常从基础切入,但会不断深入到实现机制、设计权衡以及工程场景,重点看是否真正理解“为什么”。二、面试题目static关键字在不同作用域下的本质区别?编译期和链接期分别如何处理?volatile的作用边界是什么?为什么它不能保证原子性?通常在哪些场景必须使用?malloc的内存分配机制(如brk/mmap)?如何避免内存碎片?栈和堆的增长方式?函数调用时栈帧结构是怎样的?结构体内存对齐的规则?如何手动控制对齐?对性能的影响是什么?指针越界为什么危险?在MMU存在和不存在时有何区别?进程和线程在Linux中的本质区别(task_stru...
查看16道真题和解析
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