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03-31 16:08
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“Multi-Agent架构到底什么时候该用，什么时候不该用？”怎么回答
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...
AI面试题目精讲
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04-02 23:29
广西大学 算法工程师
懂车帝 AI Agent开发 二面
1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...
AI-Agent面试实战...
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03-05 16:48
门头沟学院 Java
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03-22 16:43
西北工业大学 Java
谁能告诉我后端还能干几年
现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊
钱嘛数字而已：拖拉机被发明出来之后，就不需要农民了吗？农民还是需要的，但不需要这么多了，另外对农民的要求也变高了，需要会开拖拉机。
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04-03 19:18
湖南农业大学 产品经理
字节面试官朋友告诉我：这种简历，我3秒就过
今天和字节的一位面试官朋友吃饭，吐槽了一下今年的春招简历质量。他跟我透露了一个残酷的真相：大厂筛选简历，平均停留时间真的只有3秒。在这3秒里，如果你的简历没有击中“靶心”，直接就会被Pass。作为“内部人”，他给了我三个关键加分项，能瞬间提升简历的通过率。今天分享出来，希望能帮到还在焦虑的牛友们。加分项一：关键词的“镜像化”布局面试官看简历其实是在“找词”。ATS系统和HR都在找JD（职位描述）里的那些硬技能。错误示范： 技能栏写得乱七八糟，或者项目经历里全是“负责、参与”这种虚词。正确姿势： 你的简历应该像JD的“镜像”。如果JD里强调了“SQL”、“Python”、“数据清洗”，你的简历里...
简历被挂麻了，求建议
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