挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...