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「大模型 Agent 系统」找到 296 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…本编程 数学不好,到底能不能转大模型应用 先给结论:能,应用开发岗对数学的要求被严重高估了。原因是很多人把"训练模型"和"用模型做系统"混为一谈。训练一个模型确实要懂优化、概率、线性代数;而应用开发岗做的是检索、评估、编排、工程和取舍,这些活儿靠的是工程能力和产品判断,不是数学推导能力。 一个更实际的检验: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…
匹配正文：…个带评估、能上线的完整应用 把过往后端项目「AI 化」重做一版 常见误区 停在 Notebook 里跑 demo,不会服务化 想先系统学完 Python 再动手,迟迟不写 在校生的机会点是:你有整块时间做深项目,把一个 RAG 或 Agent 做到有评估、能上线,深度就压过大多数只会调 API 的人。3 年后端的机会点是:你那套「怎么把服务做稳、把数据管线搭起来」的经验,正是大模型应用岗最缺的一半,别把自己当新人,要当「带着生产经验来做 AI 的工程师」。 一个很努力但没用的…
匹配正文：…，也可能没有 URL 便直接调用 Visit；本来查官方文档的问题，它反复使用 Scholar；一个简单换算，它不用计算工具而是凭语言模型心算；工具失败后，又不停重试同一路径。 这些错误不会总表现为接口报错。很多调用在程序上成功，研究结果却没有新增可靠证据。 所以面试官问“Agent 怎样选择工具”时，真正想听的是： 工具能力怎样描述，前置条件和输出证据等级怎样建模，路由由模型还是规则决定，如何处理失败、重复和权限，以及怎样评测工具选得对不对？ 四个工具解决的是四种不同问题 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。