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花生了什么树
2025-03-20 00:35
门头沟学院 Java
发布于北京
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day4
2025-03-20
在牛客打卡5天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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1天1个项目介绍|对话式RAG Agent
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AI项目实战
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03-25 02:14
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为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket?是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中,我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义,很难打动面试官。 面试官真正想考察的,是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点:场景驱动选型 在面试中,我通常会先抛出一个观点:没有最好的协议,只有最适合业务的协议。 SSE (Server-Sent Events):本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后,保持连接开启,不断推...
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03-09 22:29
已编辑
四平职业大学 研发工程师
秋招的尾巴是字节跳动
秋招没有大满败,最终收到节子的offer。
大好人诶:
举报了
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02-26 11:47
大连科技学院 测试工程师
26届本科,这样的简历春招能拿到offer吗
明明就不饿:
看不懂你到底会啥,什么岗位
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03-23 09:03
吉林农业大学 算法工程师
携程 AI Agent 开发一面
1、RAG 里的幻觉怎么解决?RAG 幻觉一般来自三种情况:没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量,比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层,用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层,要让模型严格基于证据回答,证据不足就拒答,不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看,幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是:让系统在信息不足时学会克制,而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...
AI-Agent面试实战...
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接好运
忍耐王
评论:
一面算法不错
操作系统准备如何
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