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发布于 2019-09-20 00:08
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05-31 16:56
已编辑
门头沟学院 Java
分享自己在做的multi-agent项目
有以下亮点:1. 多智能体协作,主智能体调度子智能体完成特定领域的任务,比如报告生成(如p4 p5 都是报告生成的结果) 数据分析2.丰富的工具:深度搜索 网页爬取 图片生成 报告生成 多模态rag检索 代码执行器 等等3. Plan/Execute 和 ReAct 混合执行模式 并结合动态replan机制在工具调用失败时重排任务4.支持将复杂任务拆解为多个可并发子任务,提升复杂场景下的可拆解性、执行效率与协同能力5. 构建 Agent 的 Skill + SOP工作流引导机制,将专家能力与执行流程模块化沉淀为可复用能力6.闭环学习机制,每次任务都能基于当前任务内容检索过去相似的任务计划,实现...
大厂面试问八股多还是项目...
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05-13 22:43
哈尔滨理工大学 Java
还有救吗,我真崩溃了,再有一个月毕业了,Java好难
该咋投递啊还,boss上几乎没人理,简历咋能优化一下。
甜美的牛牛在写bug:
没有实习经历是基本没机会的
我的求职进度条
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05-27 18:07
河北大学 Java
28 届求指导
大二双非请牛爷爷指导,投了 200+,0 约面。Python agent 项目我也没底不知道要不要写上去。
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05-31 23:23
南京邮电大学 Java
Agent面试题汇总:LLM与Agent评测片
为什么传统 NLP 评估指标(BLEU、ROUGE)对现代 LLM 局限性很大? 传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度,存在以下问题: 语义缺失:只关心词汇匹配,不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近,但得分很低。 无法评估事实准确性:无法检测幻觉,流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性:开放式任务没有唯一标准答案,基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差:无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程:只能比较最终答案字符串,无法评估思维链步骤是否正...
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