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bysl
2019-10-23 11:54
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门头沟学院 测试工程师
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许愿字节上岸
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06-03 14:58
广西大学 算法工程师
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1. 自我介绍2. 什么是 RAG?它和普通大模型问答有什么区别?答案:RAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题,而是在生成答案前,先从外部知识库里检索相关资料,再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识,容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库,并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...
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昨天 16:33
影石Insta360_前端测试开发部_测试开发工程师
学AI+测试力竭的感觉谁懂,WDF越学感觉自己越菜!
越看市面上的技术方案越头疼,感觉自己组内技术越来越落后,永远追不上技术的迭代频率,看招聘网站各个AI测试工程师,AI测试开发要求贼tm高,莫名焦虑,有点卷不下去的感觉
AI求职记录
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06-03 14:51
广西大学 算法工程师
小米 AI Agent 一面(暑期)
1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成?为什么不用纯 prompt 或 spec coding?答案:纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现,但它们更多是推理时约束,解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题,比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定,这些如果全部靠 prompt 塞进去,成本很高,也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里,我选择微调不是为了让模型记住业务代码,而是让它学习稳定的工程动作:先读测试,再定位调用链,再改最小范围,再补回归测试...
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