24个AI岗，快来投！

来发面筋攒攒人品第一部分拷打项目细节，总结出来是需要结合着自己的项目答以下几个问题：1.这个产品和竞品相比差异化的点在哪里？你为差异化板块做的贡献是什么2.你们是怎么确定用户群体，并洞察用户痛点的？3.痛点怎么落地成需求的？4.你们在做 xx 板块肯定会有脑暴吧，最后为什么确定是做 xx 功能呢？在这个过程中你积累了什么方法论5.让你给没有技术背景的小白推荐一个 ai 产品制作工具你会推荐什么？为什么？6.你会关注 harness，龙虾这类热点嘛？你觉得他们有什么优势劣势？7.你自己落地一个产品会用哪些工具？

标题：从零入门Agent开发，保姆级学习路线｜双非本科靠它拿到AI岗offer太懂零基础入门的迷茫了。很多人一上来就啃大模型底层源码、背Transformer公式，越学越懵，最后直接放弃。其实入行Agent开发，根本不用一上来就死磕底层原理，先跑通闭环、再深入原理，先做应用、再挖底层，才是普通人最高效的学习路径。今天把这套从零到一的学习路线全部分享出来，校招/转岗的同学直接抄作业就行。第一阶段：入门筑基期（1-2周）—— 搞懂本质，搭好基础环境这个阶段的核心目标：搞懂「Agent到底是什么」，搭好开发环境，跑通第一个最简单的Agent demo，建立正反馈，绝对不要一上来就啃理论。必学核心内容...

发点面经攒攒人品！！！项目深挖八股：1. lora初始化，ab矩阵，设计原理2. dpo数据制作方法，数据格式，如何评价质量3. sft和dpo的原理和目的4. 如何判断dpo学偏，如何解决5. workflow链路设计要注意的点6. 生成任务中的temperature如何设计，低温重复应该如何解决手撕：lc209 长度最小的子数组

1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...