挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

意向岗位是软件测试，投了快一年没几个理我的

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 什么是 AI Agent？AI Agent 是一种以目标驱动的智能系统，不只是根据输入生成文本，而是能够围绕任务目标进行理解、规划、调用工具、获取外部信息、根据反馈调整行为并完成任务。它的核心组成一般包括大模型、记忆、规划、工具系统和执行控制。和普通聊天模型相比，普通模型更偏向一问一答，Agent 更强调任务闭环。比如查询订单、生成报表、分析异常、调用接口、触发流程，这些都更接近 Agent 的典型工作方式。4. Agent 和普通 RAG 的区别是什么？RAG 的核心是检索增强生成，重点解决模型知识不足、知识过时和领域知识缺失的问题。流程一般是先检索，再把检...