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算法狗(微信公众号)
介绍常见的机器学习、深度学习方面的面试题以及面试过程中的注意事项。可用于机器学习领域的求职者对面试中的问题有明确的准备,便于快速通过面试中的理论关。
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淘天二面:Agentic RAG 和普通 RAG 对文档处理有什么区别?我张口就来:"Agentic RAG 就是加了个智能体"
算法狗 · 22 小时前
大模型 Agent 三面被问:"怎么解决 Skill 的依赖关系?" 我是这么答的
算法狗 · 昨天
师弟问我:大模型这么强了,学 Agent 还有用吗?我说有用!
算法狗 · 2 天前
Boss问Loop engineer为啥最近没啥人讨论了,好像没有龙虾那会猛了啊?我给他娓娓道来好好上了一课
算法狗 · 3 天前
三面Agent被问: 怎么在百万行代码里跑好claude code. 我说不好意思我只跑过几万行的小模块,几百万行的没经验,要不你分享下
算法狗 · 4 天前
小米二面被问:这么多的Token激励快过期,你怎么处理的?我说用不完给其他同学用了,他说"你可以用来学agent,写书,总结资料…"
算法狗 · 5 天前
大模型二面被问:你那么多skill怎么做版本管理?我说保存为多个文件夹。他说:那你怎么知道每个版本的区别呢,skill多起来你会抓狂的…
算法狗 · 6 天前
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算法狗 · 1 周前
网易三面:"你看过claude源码,那我问下Code Agent是怎么改代码的?" 我愣住了,连忙说我只看过上下文压缩和记忆那块,其它的没咋看
算法狗 · 1 周前
网易二面追问:开发 Agent 的时候,LLM 返回的是流式响应,你应该用什么方式逐 token 处理输出?
算法狗 · 1 周前