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最近有粉丝去面试,被问到如何进行AI编程的,回答的太浅了,只能说出编程工具的名称,哈哈。
“阳哥,现在AI Agent后端岗要求到底有多高?我做了个RAG Demo,能投吗?”
RAG和Fine-tuning有什么区别?什么场景用RAG,什么场景用Fine-tuning?
想从传统Go后端转AI应用开发,简历上写了RAG、Multi-Agent项目,一面试就露馅。
“上下文太长怎么办?多个 Chunk 信息冲突怎么办?怎么让模型不知道就拒答?怎么让回答带引用?如果检索到的文档里有恶意提示词怎么办?”
“那为什么不直接用 Embedding 检索排好?Rerank 和向量检索有什么本质区别?Rerank 会带来什么成本?TopK 和 TopN 怎么设?”
“那为什么很多生产级 RAG 不只用向量召回?BM25 有什么价值?Hybrid Search 怎么合并结果?Query Rewrite 和 HyDE 分别解决...
“快在哪里?它用了什么索引?HNSW、IVF、PQ 分别解决什么问题?FAISS 算不算数据库?”
6月13日,智谱发布了新一代旗舰模型GLM-5.2,紧接着宣布:下周完全开源,走MIT协议。
“为什么不用 BGE?中文场景下怎么评估?维度越高是不是越好?模型升级后历史向量怎么办?”
去年开始,RAG(检索增强生成)成了 AI 应用的标配。搜 GitHub,"RAG" 相关仓库几万个,LangChain、LlamaIndex、Haystack...
很多 RAG 项目效果差,不是大模型不行,不是向量库不行,也不是 Prompt 不行。
「RAG 就是向量数据库加大模型。先把文档转成向量存进去,用户提问的时候再检索出来,让大模型回答。」
有个学员去面滴滴,前面聊得挺顺。他写过一个 Claude Code 的 Skill,讲得头头是道。
前两天我看到一个数据,米哈游做了一次多 Agent 实验,几十个 Agent 在后台互相调用、互相等待、互相确认。你问我一句,我回你一句,你再确认我一下。谁都没...
第一件。Geoffrey Hinton,深度学习之父、图灵奖得主、2023 年从 Google 离职时说过「我后悔我一生的工作」的那个人,最新发声了。他说:AI...
上周一个粉丝凌晨两点给我发消息,说他背了三个月八股文,简历投了快两百份,面试约到了五场,全挂在二面。原话是:「阳哥,我现在闭着眼都能背出 MySQL 索引下推、...
MiniMax M3 发布那天,群里有人甩了一张跑分图,配文就四个字:「国产之光」。
有个学员找我做模拟面试,简历上写着「独立搭建了基于 RAG 的企业知识库问答系统」。我一看,挺好,这年头能自己搭 RAG 的人不多。
这两天科技圈最大的新闻,不是哪个新模型又跑赢了 benchmark,不是谁又融了多少亿。是一句话。
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