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bug杀手锏
02-10 11:30
昆明理工大学 算法工程师
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美团推荐算法实习一面 感觉不太难
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淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11:代码生成 Agent 和普通代码补全(Copilot 式)的本质区别是什么?设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent,核心难点在哪?参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪,就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容,不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能,不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求("给这个项目加一个用户认证功能&...
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04-05 18:30
机械其它
27届找实习,求拷打简历
三本,各位佬看看有哪些地方要改一改,能拿到怎样的offer,不玻璃心,及其听劝
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03-31 00:18
广西大学 算法工程师
小鹏 大模型算法 一面
1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是,微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉,而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W),微调后的权重写成:其中 (A) 和 (B) 的秩都很低,参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数,只训练这两个小矩阵,这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务,因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上,有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层,本质上是在表达...
AI-Agent面试实战...
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03-21 14:43
上海立信会计金融学院 风险管理
求痛批
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04-09 12:20
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阿里 AI Agent 开发 一面(附答题思路)
1. Agent 的架构设计?一个完整的 Agent,一般不是单独一个大模型就能跑起来,核心会拆成几层。最上面是任务入口:负责接收用户问题和上下文;中间是决策层:负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择;下面是执行层:真正去调工具、查知识库、访问服务;最后是记忆和状态层:维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点,通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的,工具参数也可能填错,所以在执行前后都要做检查,比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”,而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现?RA...
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