项目与经历学习资料：面试题。从实际问题进入，按自己的基础选择需要的内容。
共 31 条内容
从数据、训练、架构到评测的系统性优化策略
反思未解决问题，分析根本原因，提出改进思路
项目背景、个人角色与技术实现要点,面试官最看重的3个维度
学习内容与项目面试，在同一条路上。
特征工程、模型选择、调参与评估全流程实战分享
项目目标、模型架构、数据处理与成果全流程拆解
建立 Agent 商业化的成熟度、单位经济、权限与风险框架
客服、办公、导购三个当前场景的门槛、ROI 与风险
模型设计、数据处理、系统优化三大方向深度挖掘
用HR能懂的语言说清背景、挑战与解决方案
从问题发现到方案落地,技术协作全流程拆解
固定字段与语义长尾的信息抽取选型，补充适用边界与工程取舍
结构化决策任务下大模型的优劣势与适用场景分析
验证集应代表部署目标；结合分层、按组和按时间切分，避免数据泄漏与评估偏差
比较 Coding、GUI、Search 哪类 Agent 能力先商业化
从技术栈、业务方向、职业发展3个维度模拟高质量提问
OCR+版面分析+后处理流程,精度优化方法详解
用 STAR 讲最有成就感的经历和个人结果，补充适用边界与工程取舍
从 coding、search 到 planning，技术成熟度与场景广度分析
未来 2—3 年最可能规模化的 Agent 方向
格式转换、去噪、增强、采样等关键步骤及目的
从核心目标到实际问题,结构化描述项目价值
去重、异常值处理、格式标准化、缺失值填充的技术方案
大模型项目常见缺陷与修复总览，补充适用边界与工程取舍
大模型微调数据集常见来源与质量合规评估方法