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「RAG 与 RLHF」找到 33 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…果,微调对他只是个简历装饰。 结果往往比不写这个项目还糟——因为它暴露了你缺少"判断和验证"的能力,而这恰恰是应用开发岗最看重的。与其硬凑一个说不清收益的微调,不如把一个 RAG/Agent 项目的评估闭环讲透。 选定之后的行动清单 还没想清微调在整张技术地图里该占多少权重:看 技术栈全景怎么选主线,先定主线再决定要不要分精力给微调。 决定不做微调项目、只需应对面试判断题:刷 模型微调题库 和 RLHF与对齐题库,把概念和取舍题过一遍就够。 决定做一个轻量微调:按本页的"最小…
匹配正文：… API、懂 prompt、做过一个完整应用 AI 编程最小实现系列 「熟悉大模型训练原理」 应用岗只需懂大方向:预训练/SFT/RLHF 各解决什么,不用会训 基础概念扫盲,会讲即可 「有 RAG 系统实践经验」 能讲清检索链路每个环节的选型与权衡 RAG 完整教程 + 题库 RAG 模块 「有 Agent 落地经验」 做过多步工具调用的东西,能说清编排与失败兜底 30 行最小 Agent、Agent 项目实战 「熟悉主流开源模型」 知道 Qwen/Llama/DeepSe…
匹配口述回答：…生产经验。技术专长只保留能画架构、解释失败和回答细节的内容。 【完整展开】 岗位匹配来自公开 JD、招聘页面和面试沟通。若岗位重 RAG，可突出知识覆盖、检索评测和引用验证；若重训练，可讲数据、损失、分布式与评测；若重推理，可讲硬件、并发、延迟和成本。不能因为岗位写了 RLHF 就临时添加不存在的 PPO 项目，也不要猜公司内部正在做什么。兴趣部分给出具体问题和真实学习证据，例如复现过【公开论文或开源项目】、完成过【课程或实验】，同时说明尚未覆盖的边界。 结果数字附带基线、分…
学习内容与项目面试，在同一条路上。