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做梦梦到自己收到了offer, 打开邮件只有信用卡账单。以前质疑范进,现在理解范进,不如范进😢
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1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
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03-26 13:09
吉林农业大学 算法工程师
信雅达 AI Agent开发 二面
1. 你做过的 Agent 项目里,Agent 和普通问答系统最大的区别是什么?普通问答系统更多是输入一个问题,模型生成一个回答,核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环,不只是回答,还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步,最后把任务完成。也就是说,问答系统重点是“说”,Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行,那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成?一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理,Prompt 负责约束行为,工具负...
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03-16 09:35
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年前一面通过,后面问是否考虑外包岗位,撤回的消息说的是“没办法,学历是硬性指标”,难绷那你面我干啥呢,浪费双方时间,你早说是外包岗我还接你面试干啥😂
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03-24 14:18
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1天1个项目介绍|对话式RAG Agent
想做AI项目但不知道从哪入手?今天给大家推荐一个非常适合入门+简历包装的开源项目:Agentic RAG for Dummies。 这个项目是干嘛的? 简单说就是一个能对话、能检索、能自我纠错的智能问答 Agent。你给它喂一堆文档(比如 PDF),它就能根据文档内容跟你聊天,而且还会: 记住上下文,多轮对话不断片 遇到模糊问题会反问你,不瞎答 检索不到好结果会自动重试 复杂问题拆成小问题并行查,再汇总回答 技术栈:LangGraph + Qdrant向量库 + HuggingFace嵌入 + 支持Ollama/OpenAI/Claude多种LLM 怎么做?手把手教你 第一步:环境准备 g...
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