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百事可乐www
2024-08-15 19:35
西南交通大学 算法工程师
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03-25 17:03
吉林农业大学 算法工程师
信雅达 AI Agent开发一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座?Transformer 适合做大模型底座,核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理,训练效率低,而且长距离依赖容易衰减;Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系,训练时可以并行处理整段序列,所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么?输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value:注意力计算公式...
AI-Agent面试实战...
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03-26 16:21
牛客运营
Agent到底怎么学?
基于开源项目,给大家整理了学习路径!适合接下来要找Agent开发相关工作的人!开始学起来吧~
聊聊Agent开发
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03-03 12:55
北京交通大学 Java
简历+boss打招呼
为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题,还是打招呼有问题大佬们,能帮忙看看简历吗?
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03-23 12:37
已编辑
阿里巴巴集团_天猫技术_ai研发工程师
别再把 Agent 开发理解成“调几个 API”了
这段时间越来越强烈的一个感受是:现在不少人对 Agent 开发的理解,还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走,问题立刻就会从“能不能跑起来”,变成“能不能稳定工作”。也就是说,Demo 阶段拼的是搭建速度,落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的,从来不是那几行 API 调用代码,而是后面一整串工程问题:工具该怎么组织,模型才能正确选用?检索链路怎么设计,召回效果才足够稳定?上下文越来越长时,记忆如何管理?模型一本正经胡说八道时,系统如何收口?想让体验更自然,流式输出该怎么处理?这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...
帮你内推|阿里巴巴集团 实习
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