AI 应用 / Agent 岗考察:Agent 框架 + 工具调用 + Prompt 工程 + 实际应用落地。增长最快的方向。   1、Agent / 工具调用  介绍一下 Agent 的核心组件  思路:LLM(规划+推理) + Memory(短/长期) + Tools(外部能力) + Planner + Executor + Reflection;关键区别是「循环执行」而非一次调用。   ReAct 的执行流程是什么  思路:Thought → Action(选工具+参数) → Observation(工具结果) → Thought 循环,直到 Final Answer 或达步数上限。  ...

到写简历的时候已经崩溃了

破防了，真破防了。我们宿舍老三，大学三年我没见他翻过一次专业书。每天早上十点起，中午LOL一把，下午吃鸡，晚上吃完饭继续。期末考前借我笔记抄一抄，每次还能比我高。我以为他就是那种聪明但摆烂的，毕业肯定也就随便找个差不多的。结果上周他突然在群里发了个截图，鹅厂某事业群的暑期实习offer。我们整个宿舍群直接安静了五分钟。我去问他咋准备的，他说"没准备啊，就投了简历面了一下"。我血压当场上来。后来才知道，人家大二就在跟着学长偷偷接私活做小程序，github上小一千star，面试官看完直接说这种我们要。我现在每天图书馆坐十小时，刷题做项目背八股，offer还在路上……哭了

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...