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算法打工人阿旺
2025-04-29 19:04
中山大学 算法工程师
发布于山东
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LLama1, LLama2和LLama3的区别有哪些?
在大厂面试题中经常围绕LLama1, LLama2和LLama3的区别进行出题,今天老师围绕这一知识点进行详细阐释,供各位同学参考学习。
📳对于想求职算法岗的同学,如果想提升简历和面试能力,欢迎后台联系。
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03-17 16:47
已编辑
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一天介绍一个项目|从零手搓一个AGENT
今天介绍一个最近在 GitHub Trending 上爆火的开源项目——learn-claude-code,目前已经快 3 万星了。 项目地址:https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code 这个项目是干嘛的? 一句话概括:从零开始,手把手教你搓一个类似 Claude Code 的 AI Agent。 用过 Claude Code 的朋友应该都好奇过:它到底是怎么做到"你说一句话,它就能帮你改代码、跑命令、操作文件"的?这个项目就是来揭秘的。 作者的核心观点很直接——"Bash is all you need&qu...
AI项目实战
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03-19 04:30
门头沟学院 推荐算法
字节agent开发一面 实习面经
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.你了解哪些agent开发的框架?框架里有哪些组件呢?2.memory是什么了解吗?3.上下文窗口满了如果需要压缩,怎么去压缩呢?如何筛选有效信息和垃圾信息,保证正确率最大呢?4.RAG的流程是什么?有哪几种方式实现?5.除了RAG你在项目中还用到了哪些Agent相关的技术?6.MCP了解吗?用过吗?底层是如何实现的?7.Skill了解吗?用过吗?底层是如何实现的?比如渐进式披露是怎么实现的原理是什么?8.FastApi常用的包都了解吗?9.OpenClaw用过吗?你觉得他的核心亮点是什么?10.A2A协议知道吗?11.项目拷打12.手撕:螺旋矩阵
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03-13 11:23
广西大学 算法工程师
亚信科技 - 大模型开发一面
1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化,项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是:文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块,要先做清洗,比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大,会带入噪声;切分太小,上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk,并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索,通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似,...
AI-Agent面试实战...
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03-21 13:10
门头沟学院 Java
快手Agent开发一面 45min
攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!项目深挖(AI项目+后端项目)1、为什么要引入父子索引?BM25引入的原因是什么,比例是怎么设置的,整个具体流程是怎样的,有没有做rerank操作?2、如果做了rerank, rerank之后返回几个块?有没有做过一些验证来确保效果?3、rerank之后的topk截断是怎么实现的?为什么选这个k值,有没有考虑过其他方案?4、讲一下上下文工程,还有记忆功能是怎么实现的。5、讲一下LRU的原理和实现。
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03-14 19:58
快手_后端开发
AI认知篇4:RAG技术全流程
前言这是我的agent系列文章的第4篇,该系列分为三部分:AI认知篇:详细讲解相关基础概念AI实践篇:分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇:分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助,欢迎关注我并期待后续文章!预期是日更哦!当天没更可能是因为太累了,周末会弥补的。在大模型应用落地的浪潮中,我们常常面临一个核心矛盾:大模型博学但“失忆”,且容易“胡编乱造”。它不知道我们公司昨天的会议纪要,也不了解最新的内部产品文档。为了解决这个问题,检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generatio...
后端及ai应用开发双修知...
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