Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...

10天四面，速通字节，终于结束了😡

论文马上送审了，无意间在小程序上再次看见了自己的高考成绩，发现高考已经过去快10年了。一起参加高考的同学现在只有几个还在继续深造，有时候真的会畅想选择了另一条路的自己会是怎样。

1.自我介绍2.实习介绍3.会哪些编程语言，掌握程度，会哪些agent开发框架？4.LangChain和LangGraph的区别？5.新版本LangChain为什么底层使用LangGraph？6.使用过哪些Vibe Coding工具，怎么使用？实习相关：7.讲一下Agent自动建单流程？8.再自动建单前的NLP处理是怎么做的？9.主Agent和自动建单Agent（子）是怎么做协调的？10.为什么需要单独构建Agent Tools服务？11.为什么将Tools注册到Nacos上，而不是使用MCP这种形式？12.工具的自动注入是怎么实现的，有什么意义？其他：13.请你讲讲Agent和基模的本质区别...