1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

我还记得入职那天的感觉。 工位上放着一台崭新的 MacBook，旁边贴着一张纸条，上面是导师的飞书号和一句话："先把开发环境搭好，有问题随时问。" 我花了大半天时间熟悉内部系统，光是权限申请就提了七八个。代码仓库拉下来的时候，我盯着屏幕上密密麻麻的目录结构，心里只有一个念头：这东西，我真的能看懂吗？ 导师叫阿宇，说话很快，但每次解释技术问题的时候会刻意慢下来。第一周的周会上，他让我旁听，不用发言。我坐在角落里，听着团队讨论服务拆分、链路追踪、降级策略，笔记本上记满了听不懂的术语。 "先别急，"阿宇说，"你先把这个模块的代码通读一遍，搞清楚数据流...