秋招选择推荐算法还是偏算法一些的agent

1.Reward Function的设计2. PPO Advantage Function3.PPO/GRPO4.全参微调 /LORA5.DeepSeek V3训练流程6.CVR样本稀疏解决方法7.偏置特征处理方法8.生成式推荐和常规推荐的区别 以及核心收益点9.RQ-KMeans/RQ VAE 区别

classPerson:@classmethoddef eat(self):   print("吃饭")@staticmethoddef speak():print("说话")def run(self):print("走路")A Person.speak();B Person.eat();C Person.run();D Person.run(Person())让我们分析每个选项：A: Person.speak(); -- 静态方法可以通过类直接调用，不需要参数。所以这个应该正常调用。B: Person.eat(); -- 类方法也可...

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？

提前实习可以赚钱，对很多学生来说，这不仅是积累工作经验的机会，也是一条实际收益的途径。通过提前进入职场实习，学生可以将课堂所学与真实项目结合，提前熟悉企业流程和职业要求，同时获得一定报酬。这种经验既可以减轻经济压力，也能让个人在毕业前就具备一定的竞争力。提前实习的收入虽然不一定很高，但对于理财和生活支出都有帮助，同时还能为将来的正式工作积累实战经验和人脉资源。总的来说，提前实习既能学习成长，又能赚钱，是学生迈向职场的一种双赢选择。