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TwinkleZheng
2020-09-20 23:25
武汉理工大学 测试工程师
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2020-09-20
在牛客打卡173天,今天也很努力鸭!
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03-18 00:02
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“怎么保证Agent调用工具的可靠性?”怎么回答
很多人被问到这个问题时,第一反应是:“我会把Prompt写好一点。”但如果你真的这么回答,基本就已经输了。因为在真实业务里,大模型从来都不“乖”。它会幻觉、会乱填参数,甚至在极端情况下可能触发危险操作。就比如我之前做项目,有一步是需要让大模型输出一段JSON,我设置了非常严格的提示词,要他直接输出代码而不要带任何的对话,但还是会时不时的输出一句“好的”,让我们猝不及防。话说回来,问题的关键从来不是“让模型更聪明”,而是当模型不靠谱时,你有没有一套机制兜住它。所以如果你打算包装自己为一个真正有经验的工程师,就需要把这个问题拆成一整套体系,而不是一句prompt优化。(回答思路放在了文末)我们可以...
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03-16 15:03
重庆大学 Java
美团-AI面-3.15
自我介绍:包括个人背景、大学/实习经历,以及 AI 大模型工具如何融入你的学习和实践。追问:AI 工具具体带来了哪些帮助或变化?快速排序算法的基本原理追问:如何选择基准值(Pivot),对性能有何影响?追问:在什么情况下快速排序不是最佳选择?Java 集合框架中 List、Set、Map 的底层实现原理及选择策略追问:ArrayList 扩容机制具体如何实现,何时触发扩容?追问:什么场景下选 ArrayList 比 LinkedList 更合适?数据库与缓存一致性保障的常用策略追问:延迟双删策略在高并发场景下有哪些潜在风险?追问:延迟双删适合什么场景?有没有其他更好的策略?设计一个基本的网络爬...
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03-11 23:33
已编辑
曲阜师范大学 后端工程师
28一本小登被发一堆感谢信
目前这个简历投直接秒挂,想问问各位大佬哪里出问题了
牛客68808588...:
果真开发过12306购票系统吗,这不是一眼就被看穿了
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03-15 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 二面
1 . RAG 怎么评测,有哪些维度,那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来,常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG;生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答,常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy;端到端层更偏业务效果,比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案,因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错,也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...
AI-Agent面试实战...
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