2019-09-08
在牛客打卡26天，今天也很努力鸭！
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昨天 20:58
阿里巴巴_淘宝_前端
聊一聊一些 Agent 项目的亮点（进阶）
引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...
简历中的项目经历要怎么写
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03-21 14:57
门头沟学院 C++
字节跳动 C++实习 一面
1. 计算机网络的五层模型和七层模型分别是什么答案：五层模型一般是应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。七层模型也就是 OSI 模型，分别是应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。实际工程里讲得更多的是 TCP/IP 分层和五层模型，因为更贴近真实协议栈实现。七层模型更像一种教学和抽象方式，方便理解不同职责是如何拆分的。比如 HTTP、DNS 这种通常归在应用层，TCP/UDP 在传输层，IP 在网络层，以太网协议在数据链路层。2. TCP 和 UDP 在哪一层，它们分别解决什么问题答案：TCP 和 UDP 都属于传输层协议。传输层主要解决的是端到端通信问题，也就是主...
C++ 常考面试题总结
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03-23 19:21
大连海事大学 Java
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今天 11:19
已编辑
门头沟学院 Web前端
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03-23 09:03
吉林农业大学 算法工程师
携程 AI Agent 开发一面
1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...
AI-Agent面试实战...
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