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...

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

求内推

面试官背景为 NTU 博士、传统控制出身，问询极细，按项目维度拆解如下： 1. 强化学习规划项目  数据获取： 仿真数据集是如何获得的？ 算法鲁棒性： 是否会出现陷入局部最优的情况（如死胡同无法脱困）？ 仿真建模： Gazebo 仿真中为什么要选择使用差动模型（Differential Model）？  2. VLN（视觉语言导航）项目  技术实现： 三维重映射（3D Remapping）的具体实现方案。 性能评估： 实际运行效果如何？ 实机部署： 模型是否支持在真实机器人硬件上运行？如果可以，推理/运行速度表现如何？  3. 机器人操作项目  全身控制（WBC）： WBC 具体实现了哪些任务...