3.16 美团第二次笔试

1.工具调用率核心提高了15%，依赖的是什么手段？2.意图不太明确的时候，显著调用的是什么？3.命中率是用什么指标来衡量的?有线上数据吗？4.有去判断模型整体的一个准确率，以及token消耗量？5.有考虑过通过大语言模型进行二轮评估吗?6.agno框架和其他框架有什么区别？7.有了解过harness工程吗？8.整体的话有没有做什么编排调度？目前大多数ai coding的编排还是比较固定的，规划 生产 评估，有尝试完成这种编排吗？9.你觉得你们公司的场景适合这么做吗？10.context engineering长期记忆 短期记忆是怎么进行组织的？11.怎么保证记忆不会随着时间长期进行腐化？算法：...

人怎么对AI的容忍度如此之大  

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

1. 项目拷打 问的非常细 , 聊了30min2. GRPO 里的 reward 一般怎么设计，怎么避免模型学歪GRPO 的 reward 设计关键不是“打分越多维越好”，而是要保证相对排序真的有意义。常见做法是把 reward 拆成几部分，比如正确性、格式遵循、长度惩罚、拒答合理性、安全性这些，再做加权组合。对于推理任务，最核心的一般还是结果正确性和过程可验证性；对于开放式生成，还得控制风格漂移和模板化输出。真正难的是 reward hacking。模型很容易学会一些表面上拿高分、实际上没解决问题的套路，比如故意写很长、固定套模板、强行迎合裁判模型。所以 reward 设计通常不能只靠单一 ...