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捏千羽
2020-04-09 16:43
河海大学 招聘专员
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2020-04-09
在牛客打卡8天,今天学习:刷题 10 道
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03-26 13:09
吉林农业大学 算法工程师
信雅达 AI Agent开发 二面
1. 你做过的 Agent 项目里,Agent 和普通问答系统最大的区别是什么?普通问答系统更多是输入一个问题,模型生成一个回答,核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环,不只是回答,还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步,最后把任务完成。也就是说,问答系统重点是“说”,Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行,那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成?一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理,Prompt 负责约束行为,工具负...
AI-Agent面试实战...
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03-25 14:43
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南京邮电大学 Java
24届空挡-Java开发转测试面经-华为od
## 整体流程 机试->网上综测->资格面->两次技术面->主管面 ## 各环节经验#### 机试: 在联系栗栗姐后,根据栗栗姐给的材料刷了刷题库。最后熟悉了一下答题环境,在牛客上刷了几题,和Leetcode的不同之处就是多了个输入的处理和输出的print。 机试需要用到电脑+手机摄像头,如果是台式记得网购一个,之后几次面试也用得上。机试的软件一开始还给我闪退了一次,说什么环境有问题好像,后面不管他直接重连就解决了。 机试由2道100分题和1道200分题组成,虽然说2道100分题做完才能进入200分题页面,但也可以随时返回100题页面进行修改。我遇到的2道1...
发面经攒人品
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02-26 15:21
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华东交通大学 Java
大佬们帮看看简历,希望找到agent开发,孩子想转agent
最近在准备找第二段实习,主要方向想转向 Agent / 智能体开发。目前已经学习了 SpringAI 和 langchain等技术栈,完成了一个支持自定义工作流的项目,能够理解整体架构设计与执行逻辑,具备一定的智能任务编排思路。希望大佬们看看我的简历!
华灯初上i:
给一个问题: 你觉得langchain写agent有什么优势嘛,使用过程中遇到了什么问题,怎么解决的。框架的取消机制如何实现的(推理取消和工具调用取消)。
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03-27 16:40
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门头沟学院 C++
26 学院本经历笔记
26学院本太难了,很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新:发完贴之后,时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态,年后好转了不少timeline:2026.01.21 文远知行笔试,半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4 小鹏汇天 技术一面,第二周收到结果 ->挂2026.2.12 大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28 多益网络技术面试,由于风评太差,一直在犹豫要不要接面试 ->推迟-----------分割线-----------2026.3 月前的某一天,临时去电网报名了二批计算机岗位的笔试2026.3.6 从上家公司实习离职,氛围最好的一家公司,leader 说可以帮忙转正,但是流程太长,而且我们部门据说只有一个 hc,更想要研究生,我很有可能是会被签外包公司在这里干活,就离职了。2026.3.9 入职新公司,大众Cariad 以外部公司的身份进组,项目组签了三年,后续三年应该都可以在这里呆,不知道有没有希望原地跳槽。2026.3.10 电网考试居然说我通过资格审查了,短信约我去参加资格审查,请假一天,买了 12 号晚上的机票回成都2026.3.15 参加国家电网计算机类笔试2026.3.17 电网出成绩了,感觉很低。觉得已经🈚️了2026.3.18 收到电网面试通知,通知 3.22-3.25 这个时间去面试,我的岗位只招 1 个人。据说面试只有 2-3 人,不知道能不能成功----------分割线-----------2026.3.21 电网面试结束,感觉回答的还勉勉强强,大概是2个岗位分别招1个人,一共11人面试,实际来了9人2026.3.27 出面试成绩,满分100分,早上10:20左右发现面试成绩46,我震惊了,没截图,后面过了十分钟重新看发现面试成绩给我改成58了。但同样震惊。朋友问我是不是把面试官打了,哈哈
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
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