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共 1039 条内容

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面试题·RAG

MinerU 能直接解决 RAG 文档解析吗？哪些页面必须二次处理？

不把开源解析器当黑盒：逐项分析阅读顺序、复杂表格、OCR、公式、输出一致性与资源限制，并给出可插拔的后处理链路。

#RAG#解析与入库#MinerU RAG

面试题·Agent

ReAct 为什么短任务好用，做长程研究却会越跑越乱？

从消息累积、重复读取、状态污染和错误传播出发，讲清 ReAct 为什么适合短任务，以及何时升级为演进报告与 ReSum。

#Deep Research#执行框架与长任务#ReAct 长任务

面试题·Agent

Agent 反思机制怎么落地？Reflector 和 Critic 不能只让模型“再想一次”

从 LangGraph 的 Reflector、Critic 和 Coding Agent 自验证闭环出发，讲清 Agent 反思怎样接入规则、测试、工具证据和停止条件。

#Agent#架构与规划#Agent 反思机制

希望老师帮你把学习与项目串起来？

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学习内容与项目面试，在同一条路上。

站内 RAG 在线实战

项目实战·RAG

第 5 章:检索召回,混合检索(BM25 + 向量)

🎯 完成后能力:能亲手写出 BM25,讲清为什么要"向量 + 关键词"混合检索,以及分数怎么融合

#RAG#检索#项目实战

项目实战·Agent

第 5 章:训练数据构造,种子 → 轨迹 → 增强

🎯 完成后能力:讲清为什么 Agent 要专门构造训练数据,以及「种子 → 轨迹 → 增强 → 质检 → 格式」这条数据流水线的设计思路,并理解 Loss Mask、Agentic CPT 数据合成等关键概念

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·模型架构· 得物

大模型面临哪些核心挑战?

计算资源、推理延迟、幻觉与上下文长度瓶颈分析

#计算效率#幻觉问题#长上下文

求职指南·求职

工作三年的 Java 后端转大模型:在职怎么转、什么时候跳槽

#求职#职业转型

系统教程·AI 编程

把 AI 编程工具从「能用」调成「好用」

一句话:同一个工具,新手用着"还行",老手用着"真香",差距就在三件事——给它规则、给它可复用的技能、给它跨会话的记忆。这也是「上下文工程」(第 5 篇)在工程上的落地。

#Agent#AI 编程

面试题·RAG

RAG 文档解析质量怎么评估？不能只看“解析成功”

把“文件处理成功”拆成文字覆盖、阅读顺序、表格结构、层级保留和来源定位，建立可复现的解析评测与失败页处理。

#RAG#解析与入库#RAG 文档解析评估

面试题·Agent

IterResearch 的演进报告为什么不是普通摘要，怎样避免越改越错？

从状态字段、证据外置、事务更新、版本回退和质量评测出发，讲清 IterResearch 演进报告怎样支撑长程研究。

#Deep Research#执行框架与长任务#IterResearch 演进报告

面试题·Agent

LangGraph 的 StateGraph 怎么设计？State、Node、Edge 到底各负责什么

从共享 State、Node 状态变换、固定边与条件边出发，讲清 LangGraph StateGraph 的设计顺序、循环控制、失败路由、Trace 与工程验收。

#Agent#工作流与状态#LangGraph StateGraph 设计

项目实战·RAG

第 6 章:重排(Rerank)与检索优化

🎯 完成后能力:能讲清为什么粗排后还要精排、Cross-Encoder 凭什么更准、精排慢了怎么提速

#RAG#检索#项目实战

项目实战·Agent

第 6 章:多阶段训练:Agentic CPT → SFT → GRPO

以公开方案比较CPT、SFT与GRPO的作用和选择条件，理解组内优势、长轨迹奖励与动态采样边界；不实际运行训练

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·RLHF与对齐· 美团

Reward 函数设计关键因素?

RLHF 中奖励稀疏性、信号延迟与多目标平衡怎么处理

#RLHF#Reward Model#奖励设计

求职指南·求职

大模型应用开发要懂哪些概念、懂到什么程度

#求职#职业转型

系统教程·AI 编程

30 行写一个会调用工具的最小 Agent

一句话:把「LLM + 一个工具循环」拼起来,就是 Agent 的本质。面试里「Agent 比直接调 LLM 多了什么」「ReAct 怎么跑」「Function Calling 怎么落地」,本质都在问这 30 行。

#Agent#AI 编程

面试题·RAG

RAG Chunk 为什么不能只按固定字数切？

从 Token 合并逻辑出发，解释固定长度为什么会拆散条件与结论，以及怎样利用标题、段落和内容类型保住语义。

#RAG#切分与索引#RAG Chunk

面试题·Agent

ReSum 动态摘要怎样压缩长任务，又不把关键证据丢掉？

讲清 ReSum 的触发、受保护字段、外部证据、摘要漂移、回滚与下游评测，避免把动态摘要误当无损记忆。

#Deep Research#执行框架与长任务#ReSum 动态摘要

面试题·Agent

Agent 任务中断后怎么恢复？Checkpoint、断点续跑和人工审批怎样设计

系统讲清 Agent Checkpoint 保存什么、如何断点续跑、怎样用幂等避免重复副作用，以及人工审批、版本兼容和故障注入如何设计。

#Agent#工作流与状态#Agent 中断恢复

项目实战·RAG

第 7 章:Query 理解与改写

🎯 完成后能力:能讲清在线检索前为什么要先"读懂、改好"用户问题,并掌握意图识别、重写、扩写、HYDE

#RAG#检索#项目实战

项目实战·Agent

第 7 章:工程化上线:推理优化、并发与成本

🎯 完成后能力:讲清一个训练好的调研 Agent 要上线扛真实流量,工程上要解决哪些问题:推理为什么慢且贵、KV Cache 和 continuous batching 怎么提吞吐、调研 Agent 特有的上线挑战,以及怎么把成本压下来

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·RLHF与对齐· 美团

长周期 Agent 如何建模与规划?

用 MDP/POMDP、分层策略、世界模型与执行后重规划组织长期目标

#长周期任务#分层强化学习#稀疏奖励

求职指南·求职

转大模型应用开发,数学和深度学习理论要补多少

#求职#职业转型

系统教程·AI 编程

从零拼一个最小 RAG 问答

一句话:RAG 听起来高大上,核心其实就三步——检索相关资料 → 拼进 prompt → 让模型照着答。把这三步亲手跑通,你就懂了"开卷考试"的本质;想做深,站内有完整 RAG 教程接住。

#Agent#AI 编程