面试真的照着简历问吗

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

其实第三题我前几天刷到过，但是看了个大概，没做...

面试完在写面经呢，一看邮件，5分钟的时间给我挂了，笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的，问题也基本答上了，整场体验感挺好的，本来以为稳操胜券，结果被他装糖阴了一手（反问环节还问他后续的面试流程，丢人丢大发了）。整个过程太抽象了，简历项目是一个没问，倒是对我简历上写的个人技能（熟悉什么东西）逐个进行了一次 DFS，越问越离谱，最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了，不太能完全回忆起来，只能回忆一下大致有哪些问题，详情如下：1. 简历上写的熟悉 C++ 语言，问的问题：平时用的什么标准的 C++ 语言；是否了解模板；用过什么 STL；set 和 map 是否了解，底层怎么实现的...