1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

已经投了好多家了，小厂都没给面，是简历很差嘛，求指点😭😭😭

今天周一休息，突发奇想写一篇阶段总结。如题，我已经去了一个和Java彻底毫无关联的行业。曾经我以为自己能在计算机行业发光发热，拿到美团offer那会感觉自己天都亮了。没想到刚入行一年多就当了逃兵。从最开始的热爱到现在一看到代码就厌恶，不知道自己经历了什么。所以我去干什么了？答案是：在成都当了租房销售。上班那会压力大了就念叨着去干租房中介，但是一直下不去这个决心，想着自己学了四年多的计算机知识，终究还是不甘心。终于在某一天准备八股文的时候，看着无数篇和工作内容关系不大的理论知识，那一刻下定决心，决定尝试一下销售行业，也算是给自己一个交代。后面阴差阳错的投了成都自如去当租房管家，没想到面试很顺利，在当天一百多个面试的人里面，我成为了为数不多通过的几个幸运儿之一。目前已经培训通过，正式入职，也开了单，有压力但是每天过得很开心，真心喜欢那种和人交流的感觉，哪怕是最后没有选择找我租房。说这些也是想告诉那些大三，大四正在找Java实习而焦虑的同学：你们现在还年轻，选择很多，容错率也很高，可以尽情去尝试自己喜欢的行业和工作。不用因为某一次的面试没通过或者简历石沉大海而焦虑，更不用因为身边人都在挤编程的独木桥就强迫自己跟风。也算是自己的碎碎念吧，也希望自己能在新的领域取得一点小成就。也祝牛油工作顺利!

网上流传的 Agent 学习路线，大多数都错了——不是内容错，是顺序错。 几乎所有路线都从"学框架"开始：LangChain → LangGraph → AutoGen → 整个 demo。结果学了一堆 API，搭出来的东西一遇到真实场景就崩。你根本不知道它为什么崩，也不知道怎么让它不崩。 正确的顺序应该反过来：先搞懂 Agent 在工程上会坏在哪里，再去学怎么用框架把这些坑填上。 第一阶段：底层机制（3-5 天，绝不要跳） 1. Function Calling / Tool Use 怎么工作 LLM 不是真的在"调用"工具，它只是根据你给的 sche...