如何建立Agent迭代优化？核心是围绕 「目标锚定 - 数据驱动 - 指标监控 - 分层优化 - 验证闭环」 构建一套可落地的体系，既要体现对 Agent 核心能力的理解，也要突出业务价值导向和跨团队协同思维。一、明确迭代目标：对齐业务价值，拆解核心能力维度💡 Agent 的迭代不能盲目，需先明确业务目标和能力边界，避免 “为优化而优化”。1. 定义核心业务目标结合 Agent 的应用场景（如智能客服、数据分析、电商导购），确定终极优化目标，例如：客服 Agent 的目标是提升问题解决率、降低转人工率。2. 拆解 Agent 核心能力维度对应业务目标，拆解 Agent 的核心能力模块，每个模...

这还是🐮的，哈哈哈哈。多读书!

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...