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...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

最近Vibe Coding爆火，不少初级开发者开始焦虑：这种能通过自然语言直接生成代码的AI驱动开发方式，会不会让自己的岗位彻底消失？答案并非绝对，它不是“消灭”初级岗位，而是对岗位需求进行筛选和升级。Vibe Coding由Andrej Karpathy提出，核心是开发者用自然语言描述需求，AI自动生成代码，开发者只需负责引导、测试和优化，大幅降低了编程门槛。它确实会冲击基础重复性岗位，比如单纯写CRUD代码、简单脚本开发的初级岗，这类工作可被AI快速替代，未来需求会明显萎缩。但它并非要干掉所有初级岗位。研究显示，AI生成的代码常存在安全漏洞，且无法独立完成复杂系统设计和业务适配。企业真正需...