虎牙面试

为什么？因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略：挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历，默认你基础不差。他会直接往深了问："你的向量检索用的什么算法？HNSW 和 IVF 的区别是什么？为什么选这个？" 所以 985 做项目应该：  选一个细分方向（比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性） 读 2-3 篇相关论文，把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark：和 baseline 比提升了多少  推荐项目方向：  RAG 检索优化：对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性：设计工具调用失败时的 ...

灵神太强了，写力扣没这么爽过

基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...