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葛成
2023-10-14 19:54
潍坊科技学院 Java
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中保笔试
有人收到中国人民保险的笔试通知了吗?
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卖萌的突尼斯海怪蚌埠住了
东北大学 前端工程师
刚收到,和邮储重了
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发布于 2023-10-17 14:31
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有趣的打工人拥抱太阳
门头沟学院 Java
是海笔吗
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发布于 2023-10-17 14:54
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鸡肚猪
蚌埠学院 Java
刚收到了
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发布于 2023-10-17 14:24
安徽
morrrr
上海大学 C++
人保题型考什么啊?有编程题目不?
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发布于 2023-10-17 20:35
上海
忙碌的起司在发呆
贝壳找房_业务后端开发工程师
去邮储还是人保
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发布于 2023-10-17 15:33
湖北
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03-29 00:12
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阿里 AI Agent 开发一面
1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent,一般不是单独一个大模型就能跑起来,核心会拆成几层。最上面是任务入口,负责接收用户问题和上下文;中间是决策层,负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择;下面是执行层,真正去调工具、查知识库、访问服务;最后是记忆和状态层,维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点,通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的,工具参数也可能填错,所以在执行前后都要做检查,比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”,而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...
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前端Agent面试全攻略,个人总结,供参考
本文面向前端Agent面试备考,系统拆解前端Agent四大核心模块(LLM核心引擎、工具调用、记忆存储、ReAct编排),梳理各模块面试高频考点与易错点,补充考点对应表、Mermaid架构图,详解前端场景下Agent工程落地关键,助力考生快速掌握核心考点,应对面试中的原理、实战类提问。前端Agent面试高频考点对应表LLM核心引擎(前端适配)1. 前端调用LLM模型的选型与优化;2. 前端Prompt工程实战;3. 上下文Token控制前端场景下模型适配(轻量化、请求效率)、Prompt编写技巧忽略前端Token限制,Prompt冗余工具调用(前端场景)1. 前端Agent常用工具封装;2. ...
查看24道真题和解析
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03-12 15:35
嘉应学院 Python
双非春招只有小微的命吗
快说谢谢牛牛精灵:
说不定就是下一个寒武纪!
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03-24 00:42
门头沟学院 产品经理
这是我见过最差的简历!
求各位路过的大佬锐评!
投了多少份简历才上岸
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03-26 14:45
广西大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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