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一头小牛啊
2021-12-24 14:08
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03-27 13:14
黑龙江大学 Java
AI应用开发求职心得分享,怎么走才可以轻松上岸?
最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路,尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士,经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂,做的都是比较核心的业务,时至今日,也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤,只讲方法论,希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚,再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股,却没有想清楚一件事:自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位?背景决定初始路径,这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例:专升本 + 双非硕,意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实,不是认命,而是为了把精力集中在...
AI求职实录
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03-16 09:35
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投了几个月boss了
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忽然就收到了腾讯面试
忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会
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1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗?训练集应该包含哪些?怎么得到训练数据集?如果只是让模型“知道有工具”,那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式;但如果想让它真的会用工具,训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本:一类是该调用工具的,一类是不该调用工具的,还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹,把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时,就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本,而在构造反例,比如参数缺失...
AI-Agent面试实战...
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