各位大佬能否看一眼我的强化学习项目

第 13 题：混合精度训练（Mixed Precision Training） 题目 解释混合精度训练（Mixed Precision Training）的原理和优势。 一、在做什么？ 混合精度训练指在训练中部分使用 FP16（半精度），部分保留 FP32（全精度），在保证数值稳定性的前提下，用 FP16 加速计算、节省显存和带宽。 典型做法：前向和大部分反向用 FP16，权重和优化器状态用 FP32 维护，梯度在 FP32 下累加/更新后再转回 FP16 参与下一轮；对易溢出层（如 softmax、LayerNorm）保留 FP32 或做 loss scaling。 二、原理要点  FP16...

面试迟到，还在面试前偷偷降100待遇，浪费我时间

想做Agent方向，其实岗位选择比大家想象的宽很多，主要分三大类。首先是Agent应用开发，这是目前需求最大的，主要用大模型结合LangChain、Dify等框架落地具体业务，比如结合咱们熟悉的工业物联网、新能源或电池测试领域的业务逻辑，开发自动化诊断和处理测试报告的Agent，这需要极强的工程落地能力和业务Sense。其次是Agent基建（Infra）工程师，Agent需要长记忆、知识库和并发调度，这跟搞大数据架构非常契合，如果你平时对Kafka、Doris、Flink CDC这些高并发、流式数据底座很熟，去搞Agent的底层调度引擎、向量数据库检索优化或分布式Agent框架，算是平滑过渡。...