快手内推，已有候选人在流程中了哦

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

0实习，春招能拿到offer吗，  孩子要哭了🥹🥹

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 如果让你从 0 到 1 设计一个生产级 AI Agent 系统，核心架构怎么拆？生产级 AI Agent 系统一般拆成接入层、编排层、模型层、记忆层、工具层、知识层、状态层、观测层和安全层。接入层负责用户请求接入、鉴权、限流和会话管理。编排层负责意图识别、任务拆解、路由不同执行链路。模型层负责推理、规划、总结和结构化输出。记忆层负责短期会话记忆和长期用户记忆。工具层负责调用搜索、数据库、工单、日志、订单、风控等外部系统。知识层负责 RAG 检索、重排、知识库版本管理和权限隔离。状态层负责维护任务状态机、步骤执行记录、幂等控制和失败恢复。观测层负责 tracin...