页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「Agent 评估」找到 231 条内容
按专题浏览 →匹配正文：大模型应用开发不是学"一个东西",而是一张地图:RAG、Agent、Prompt 与上下文、评估与监控、重排与检索、模型微调、推理部署几个方向,各自解决不同问题、考察热度也差很多。转行者最该避免的坑是"全都学一遍",正确做法是按面试频率和自己的背景挑一条主线做深。这一页就是全站技术地图的枢纽,帮你先看清全貌再决定学哪条。 作者:吴师兄 | 适合:刚决定转大模型、面对一堆名词不知从哪下手的人 | 前置:知道应用岗和算法岗的区别,看过路线图 大模型技术栈到底有哪些方向 一句话结论…
匹配正文：大模型八股不该盲背。每个方向面试官真正想验证的东西是固定的:RAG 验证你懂不懂检索链路的取舍,Agent 验证你能不能让多步流程稳定跑,评估验证你怎么证明"效果好"。你按"这个方向想验证什么 → 先看哪个教程/项目 → 代表题型 → 项目里怎么体现"这套结构去准备,比刷一百道零散题有效得多。这一篇是按方向的考点地图,帮你搭准备框架;逐题答案和口语讲法在题库里刷。 作者:吴师兄 | 适合:准备大模型面试、想按方向系统过考点的人 | 前置:看过技术栈全景、选好了主线方向 本篇和…
匹配正文：面试官可能会问：“一个研究 Agent 写出一篇看起来不错的报告，你怎么证明它真的变好了，而不是更会迎合裁判？” Agent 评估比普通问答难，因为任务往往没有唯一标准答案，而且结果来自多步执行。最终结论正确，可能只是偶然猜中；过程看起来合理，最终引用也可能错；质量提高一点，却多调用许多次模型和工具，也未必值得上线。 只看最终答案，会漏掉错误工具、无效循环、越权尝试和不稳定恢复。只看轨迹，又可能奖励一条形式漂亮却没有完成用户目标的路径。只看成本，则会鼓励 Agent 少做必要…
学习内容与项目面试，在同一条路上。