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05-25 00:11
已编辑
内蒙古师范大学 人工智能
Ai Agent、ai应用开发面经面试题
一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 Agent是什么？一个 Agent 系统一般由哪些模块组成？ Agent是具备规划、记忆、工具调用、自我执行能力的系统 Tool 是什么？什么样的功能应该做成 Tool？ tool是提供给Agent的函数，大语言模型不能独立完成的任务以及需要实时性的能力应该做成Tool Memory 分几种？Short-term / Long-term memory 怎么实现？ 最基本的记忆分为短期记忆记忆长期记忆，在此基础上又扩展出了指令记忆以及工作记忆  指令记...
java_xiaoj...：再多一点，这些已经太简单了吧
查看9道真题和解析
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05-27 10:57
华为_桌面清理大师
华为OD|机考365分面经
前两天多多收到了刚过机考的候选人复盘，他机考365.83分，排前22%，已经顺利进入下一轮了。我把三道真题的考点和解题思路整理出来了，希望对正在准备机考的同学有帮助：一星题1：循环内存存取计算考点：环形缓冲区 + 内存对齐 + 区间重叠判断解题要点：写指针对齐到align的整数倍（注意绕回0）计算写入后的结束位置判断是否覆盖未读区间（read_index ~ write_index）能放下返回新写指针，否则-1容易踩的坑：对齐后等于capacity要绕回0write_index == read_index 时缓冲区为空，可以写入绕回写入时，两段都要检查是否与未读区间重叠一星题2：美观的灯笼考点...
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05-11 14:43
北京艺术传媒职业学院 Java
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05-22 17:38
已编辑
中南大学 Java
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05-24 21:36
快手_agent开发(实习员工)
从 0-1 的 Agent 八股- RAG 篇
在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...
AI求职记录
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