阳光电源

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

其实还挺不容易的，也算是转码之路的里程碑了

两个项目一个是黑马点评 一个是随便找的agent项目 黑马点评讲解看了一半有必要看完么或者换一个别的项目 那个agent项目也只是看了一半 友友们给点建议😭 格式问题和内容问题都可以谢谢了😭

第 20 题：SwiGLU 激活函数相比 ReLU / GELU 的优势 题目 解释 SwiGLU 激活函数相比 ReLU 和 GELU 的优势。 一、ReLU 与 GELU 简述  ReLU：；简单、稀疏，但死神经元、非零处恒为 1 的梯度。 GELU：（与正态 CDF 相关）；平滑、在负半轴非零，被 BERT、GPT-2 等采用。  二、门控与 GLU 族 GLU（Gated Linear Unit） 形式：，即一路做门控（sigmoid），一路做线性变换，再逐元素乘。门控可让模型学会“选通”信息，提升表达能力。 SwiGLU：把门控的 sigmoid 换成 Swish（即 ，又称 SiL...