360 人工智能视觉算法

有一个问题：Multi-Agent 架构到底适合什么场景？ 很多人第一反应是：“任务复杂的时候就用多 Agent。” 然后面试官就会继续追问：什么叫复杂？复杂体现在哪？引入多 Agent 的代价是什么？有没有明确不该用的场景？ 如果这些问题答不清楚，这道题基本就丢分了。 真正成熟的回答，不是“复杂任务适合拆分”，而是要给出一套可操作的判断框架。结合 Claude Code、Codex 类产品的实战经验，可以把这个问题归结为一句话： 默认先用单 Agent，只有在单 Agent 已经暴露出明显瓶颈时，才引入 Multi-Agent。 好像也是很扯。 为什么不能默认上 Multi-Agent？ 很...

27届9本找日常实习，项目是点评和外卖boss上投同城的小作坊都没人理是因为项目老掉牙了还是怎么

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

哎，真的心累了，一面二面好不容易都过了，而且印象好像还挺不错的，三面也准备的比较完善了。结果不幸的事情还是发生了，我感觉我能回答的已经很全面到位了，虽然能感觉到大leader应该是非技术出身的，但是有一些奇奇怪怪的问题我是真的有些无奈。自我介绍项目介绍你的项目使用了Paimon，那Spark，Hive这些与Paimon有什么区别为什么使用Paimon，有什么优点实习的时候，你学了什么新技术呢那你说一下离线作业的优化方法Spark参数怎么调？那么除了上面的你说的这些优化，像Hive，Spark或者数据湖这些分布式架构，他们共有的导致数据慢的问题有什么呢？你了解AI的实现技术架构吗？那你认为怎么用...