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「AI Agent 系统」找到 420 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…"。名词是公开的、谁都能抄的,项目里的技术决策和数字是抄不走的,那才是你的证据。 很多人把简历项目栏写成技能清单:"熟悉 RAG、Agent、Prompt 工程、向量数据库、LangChain"。这行字的问题不在于哪个词写错,而在于它没有任何一个可被追问的抓手——面试官无法从中判断你是搭过一个能跑的系统,还是看了两篇文章记住了这些词。真正立得住的写法,是把项目拆成下面三个维度,每一维都写到能被追着问下去的粒度。 三维项目表达法:每个项目从三个维度写透(本篇核心) 一个大模型项…
匹配正文：…项目需求为准;轻量 LoRA/SFT 可用于理解训练与评估边界,再往上是应用算法和研究生算法向的战场。想看这套训练闭环在一个真实 Agent 项目里怎么落地,可以读 Deep Research 的训练章;而完整的工业级 Post-Train 内容(SFT/RL 闭环、DPO/GRPO、轨迹数据)属于系统深挖的范畴,训练营 里有专门拆解,自学时先不必强求覆盖这一层。 两类人:研一/研二 vs 3 年 Java/后端 结论:同样是"微调",在校生和在职后端该做的事实质不同——可以…
匹配正文：…知识与岗位相关问题 团队差异较大 把主项目每个决策的「为什么」想透;八股按方向抽。见面试官怎么一层层追问、领域八股速通 技术二面 系统设计或更深的项目/原理追问 团队差异较大 把一个完整链路练到能白板复现;坦诚边界不硬编。见系统设计怎么准备 编码 传统算法题或场景编码(写切块/Agent 循环) 独立占分或并入技术面 场景编码靠平时手写小项目肌肉记忆。见系统设计怎么准备 总监/交叉面 方向判断、协作、转型叙事 可能影响综合判断 准备真诚的「为什么转+已投入证据+规划」。见非技…
学习内容与项目面试，在同一条路上。