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03-27 19:38
清华大学 数据挖掘
Agent Skills
全篇不会教你怎么去给Agent创建Skill,而是教会你什么是好的Skill、坏的Skill以及究其原因。什么是Agent Skill一个根本性的误解大多数人听到“Agent Skill”,首先想的是:教会AI去做某件事情但是你有没有想过,现在的大模型已经不知道喂了多少东西了,像维基百科、Word问单号、github代码仓这些,都不需要你教给大模型那么Skill到底是个什么?Skill是知识的外化机制从作用机制上来说,Skill其实教会模型怎么去做?传统AI,知识都被锁在了模型参数当中,你如果像给模型去塞一些新的技能?怎么做? 传统方式: 收集数据 → 设置 GPU 集群 → 参数训练 → 部...
agent skill
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03-02 08:18
集美大学 Java
大佬们 ,投了几天完全没面试机会,求牛爷爷指导😭😭
双非学校, 八股大概看了一遍,该去投中大厂吗,还是继续沉淀再投。
钱嘛数字而已:
没有赛事奖项么?另外,项目经历字有点多哈,建议突出一下重点:用的什么技术,解决什么问题,达到什么效果。
大家都开始春招面试了吗
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03-31 00:39
广西大学 算法工程师
微信 大模型算法开发 一面
1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住,真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”,而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大,但单次前向只走少数几个 expert,所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力,因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert,训练会很不稳定,热门 expert 被打爆,冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销,尤其多机训练时,token dispatch 和 gat...
AI-Agent面试实战...
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