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hgfhg
2019-08-30 09:44
昆明理工大学 产品经理
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2019-08-30
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 40 道
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-22 17:56
双非和985做AI项目,策略完全不同
为什么?因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略:挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历,默认你基础不差。他会直接往深了问:"你的向量检索用的什么算法?HNSW 和 IVF 的区别是什么?为什么选这个?" 所以 985 做项目应该: 选一个细分方向(比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性) 读 2-3 篇相关论文,把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark:和 baseline 比提升了多少 推荐项目方向: RAG 检索优化:对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性:设计工具调用失败时的 ...
哪些AI项目值得做?
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昨天 19:28
已编辑
门头沟学院 人工智能
Agent面试-RAG篇
也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司,给大家分享一下我的面试题库! 第一章:RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比,RAG 主要解决了什么问题? RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心是"检索+生成"两阶段:先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段,再将这些片段作为上下文拼入 prompt,让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调,RAG 的优势在于: ①知识可实时更新,不需要重新训练模型; ②可追溯来源,减少幻觉且便于审计; ③成本低,不需要 GPU 资源做训练; ④领域迁移方便,...
Agent面试会问什么?
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03-26 11:43
贵州师范大学 Java
何意味😄
想踩缝纫机的小师弟练...:
不理解你们这些人,要放记录就把对方公司名字放出来啊。不然怎么网暴他们
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04-26 21:22
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
说几个真的能写进简历、面试还能聊得起来的。
第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型,做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库,难度不高但涉及RAG全流程,面试官最爱问这个,你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作,让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好,面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集,拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好,重要的是你走通了训练评估部署全流程,这个经历很少人有,写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...
哪些AI项目值得做?
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