Agent有前途

不是传统蜂群算法，而是AI 蜂群 Agent，多智能体分工协作，是大厂新宠。核心技能多智能体架构：任务拆分、调度、协同、结果聚合蜂群开发：LangGraph、Swarm 编程、多 Agent 流水线落地场景：自动化开发、高并发自愈运维、复杂决策

1. 从 R-CNN 到 Faster R-CNN 的演变R-CNN：Selective Search 提候选框，逐框CNN提特征，慢。Fast R-CNN：整图卷积 + RoI Pooling，共享特征，速度提升。Faster R-CNN：引入 RPN 生成候选框，实现端到端 two-stage 检测。2. 目标检测 two-stage 模型有哪些？典型 two-stage：Faster R-CNNMask R-CNNCascade R-CNN特点：精度高，尤其对小目标和复杂场景更稳；但速度一般慢于 one-stage。3. 说一下 NMS 的处理思想NMS（非极大值抑制）用于去重框：按置信...

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么 大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。 想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。如果找不到学习方向，需要辅导请私信联系。

一、Agent核心模块（秋招最热，几乎必问）1.为什么选择做Agent项目？（结合求职方向，突出你的核心价值，避免泛泛而谈）2.讲下你做的Agent项目，核心目标、技术难点、你负责的模块及落地效果（秋招必问，重点说“解决了什么问题”）3.演示Agent项目实现细节（重点说关键流程、核心代码逻辑，避免只说框架）4.Agent项目开发的核心框架有哪些？你用的是哪种？为什么不选其他框架？（LangChain/LLaMA Index/AutoGPT对比）5.了解市面上有哪些主流智能体（Agent）？各自的优势、应用场景及局限性（比如AutoGPT、ChatGPT Plugins、Meta AI Age...