你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

主包是25届毕业的，来杭入职一家小公司被卡试用期后，也是在年底接了11K的offer，挺满足的，之前给的8K，还是不错了，也算是年底把心放下了，下周一入职，祝大家也接好运，唯一遗憾的是一月社保没续上，杭州应届生补贴得重新攒十二个月领第二笔了，遗憾

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📍面试公司：哔哩哔哩🕐面试时间：2026/2/12💻面试岗位：AIGC创作平台研发工程师❓面试问题：面试官是基于简历提问题，首先问了如何把一个python项目进行打包发布？Python是值传递还是引用传递？MySQL的索引结构是什么？答案B+ tree。 B+ Tree是如何进行检索的？MySQL的最小单位是什么？答案：页 MySQL的一个索引过程是什么？ELK是如何实现日志查询的（简历里的）？CI/CD的具体流程是什么（根据简历里问的）？问得很细。答案：我们从 Git 固定一个 commit/tag 拉代码，构建阶段拉取依赖并打包成可部署产物（通常是 Docker 镜像），推到镜像仓库...