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「大模型 Agent」找到 324 条内容
按专题浏览 →匹配正文：研一/研二转大模型应用开发来得及,而且时间窗口比在职转型更好:你有课程、实验室、实习和秋招四个抓手。关键不是把所有理论学完,而是在研二前做出一个能讲透的 RAG/Agent 项目,用暑期实习把简历从“想转”变成“做过”。 作者:吴师兄 | 适合:研一、研二、27/28 届准备转大模型应用开发的同学 | 前置:会写代码,最好有课程项目或实验室经历 先给结论:研究生最大的优势是时间,不是学历 硕士学历确实会降低部分 AI 岗位的筛选难度,但它不是自动通行证。真正有价值的是你比在职…
匹配正文：面试官可能会问：“你们的 Agent 做了反思机制吗？” 很多回答是：“做了，第一次回答后再让大模型检查一遍，有问题就重写。” 这种做法可以算一次额外生成，但未必构成有效反思。同一个模型拿着相同上下文和相同判断标准，再评价一次自己，很可能重复原来的遗漏。即使第二次回答变长，也不代表更正确。 工程上的反思应该是一道质量闸门：先把“什么算完成”变成可检查标准，再收集规则、测试、工具返回和来源等外部证据，定位具体缺陷，最后选择局部修复、补充工具调用、重新规划、向用户澄清或安全停止。…
匹配正文：工作三年的 Java 后端转大模型,最稳的打法不是辞职重学,而是在当前工作外用 12 周做出一个能讲透的 RAG/Agent 项目,把服务化、数据处理、稳定性经验翻译成大模型系统能力;等简历能过筛、项目能抗追问,再进入集中投递。 作者:吴师兄 | 适合:工作 2-5 年 Java/后端、想转大模型应用开发但不想冒进的人 | 前置:有后端项目经验,能稳定抽出每周 8-12 小时 先说职业决策:不要把“转行”理解成清零 Java 后端转大模型应用开发,不是从后端跳到另一个完全陌生…
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