翱捷一面无后续

本人bg：23届厦大硕，厦门银行科技岗当年毕业的时候，拒了一个股份制大行的分行Offer，选了现在这家城商行。当时身边很多人不理解，觉得我放着大行招牌不要，跑来一家城商行，是不是脑子不清楚。还有人问我：“你厦大毕业的，去个城商行不亏吗？”今天想跟大家聊聊，这几年我到底后没后悔。先说说技术。来之前，我自己也对城商行的科技岗有过顾虑——怕科技部门弱势，技术上保守，核心系统全靠买，自己没啥技术含量。 来了才发现，完全不是这么回事。科技在银行里其实是核心角色，很多业务都依赖核心系统的实现。我们正在做的零售普惠智能风控体系，整合了AI、大数据、NLP这些技术，还有区块链的应用，比我之前想的超前多了。 举...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...