思特奇二面

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...