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「Agent落地」找到 346 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…义。从决策倒推概念,概念才粘得住。这也是为什么这篇一直强调"能说出它影响哪个决策"——那是懂和背的分水岭。 行动清单:概念地基怎么落地 按这个顺序走,概念不会停在纸面上: 概念地基:先过/ai-coding 第 1 章 LLM/Token/Agent 到底是什么,把上表最上面几个基础概念一次性建立地图。 马上动手:跟着亲手调一次 LLM API真调一次,温度、流式、token 计数这些概念动手一遍就懂了,比看十遍定义强。 搭最小系统:跟RAG 智能问答系统把检索、重排、评估整…
匹配正文：…实际的检验:你去读大模型应用岗的 JD 和面经,会发现追问集中在文档切块策略、召回和重排、评估集怎么构造、badcase 怎么修、Agent 步骤怎么控制,几乎没有人让你现场推导梯度或证明一个定理。数学在这里是"看得懂别人为什么这么做"的底座,不是"自己从零推一遍"的技能。 如果你还在纠结自己该走应用还是算法,先看大模型应用岗和算法岗到底怎么选,这决定了你数学到底要补到什么程度。 一张表:哪些要补、哪些不用死磕 下面这张表是本篇的核心。左边是必须建立直觉的,右边是可以先放下的…
匹配正文：…拿到金融行业相关双 offer 后端项目要换成模型系统语言,让面试官看到新岗位相关性 双非本科 + 211 硕士,车企方向 缺产业落地项目,不知道怎么贴近车企岗位 围绕车企座舱知识库做 RAG/Agent/上下文工程项目 拿到车企相关 offer,反馈基础薪资提升约 20% RAG 最适合和目标行业结合,场景越具体越容易讲深 所以你做 RAG 时,不要只问"用哪个向量库",先问"我服务的是哪类文档、谁来问、错了会有什么后果"。业务问题立住了,chunk、召回、重排、引用溯源和…
学习内容与项目面试，在同一条路上。