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智能面试纪要,是指基于AI语音识别与自然语言处理技术,将面试对话实时转写为文本,并自动提炼关键信息(技能、项目、行为实例)生成结构化评估报告的系统。它不是简单的录音转文字,而是面试数据的智能化沉淀工具。这个概念的底层逻辑包含三个层次。第一层是「转写」能力:AI通过语音识别技术将面试对话实时转化为逐字稿,支持多人对话场景的角色区分,识别准确率需达到95%以上才能保证后续分析的有效性。一家300人的科
面向背了大量八股文但面试口述混乱的技术岗求职者。拆解ASR语音识别+NLP语义理解+LLM追问生成完整技术链路,提供从知识碎片到结构化口述的5步表达矫正法,含211应届生翻转案例和7大误区对照表。
【摘要】一位拥有6年Java和2年Go经验的后端工程师转型AI Agent开发一年的经验分享。文章揭露了三大常见误区:1) 过度依赖框架而忽视核心的Memory管理,导致真实场景性能问题;2) 盲目升级模型而非优化输入质量,造成成本激增;3) 初期贪多求全却缺乏深度。作者通过法律文书Agent案例,展示如何通过工程手段(如意图澄清模块)将合同起草时间从4小时缩短至25分钟。针对转型路径,提出五步进
AI行业迎来爆发期,2026年最大机会在应用层!字节、腾讯等大厂加速布局Agent和AI技术,大模型岗位需求激增69%,年薪超百万。企业急需具备RAG、Agent智能体和微调能力的AI工程师。脉脉数据显示,AI岗平均月薪7.8万,远超传统行业。为助力开发者抓住风口,现提供免费AI学习资料,涵盖大模型微调、RAG开发及AI Agent搭建,并附实战案例与内推机会。立即扫码领取,抢占职业先机!
2026年最佳AI Agent框架对比指南 本文评估了7个主流AI Agent框架在生产环境中的表现,从原型开发体验、生产可靠性、观测支持等维度进行比较。核心发现包括: LangChain最适合需要快速原型开发复杂工作流并跨模型切换的团队,搭配LangGraph和LangSmith提供完整解决方案。 CrewAI凭借直观的基于角色模型,在多Agent快速原型开发中表现突出。 微软技术栈用户应选择M
第九季核心:用实现队友持久化(线程+配置文件),用MessageBus(JSONL文件)实现异步通信,解决“代理能组队、能发消息”的基础问题;第十季核心:在通信基础上增加“请求-响应协议”,通过request_id关联请求和响应,用状态机管理请求状态,解决“沟通有规则、可追溯、不混乱”的进阶问题;关键设计思想:从“无结构”到“结构化”是编程中常见的升级思路,比如先做功能,再做规范,这和真实团队协作
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高德地图AI应用开发岗面试聚焦RAG与Agent技术实战,深度考察检索增强生成全链路设计能力。面试问题涵盖多路召回融合(RRF算法原理、权重优化)、排序分层架构(粗排/精排设计取舍)、文档结构化处理、Agent记忆管理及推理范式(ReAct与Agent Loop差异)等核心难点,强调工程落地中的技术选型依据与问题解决能力。整体反映出企业对具备全流程搭建经验、能平衡效果与性能的AI应用开发人才的迫切
摘要: DeepSeek V4-Flash 现已原生支持 Codex 接入,无需 CC Switch。用户需先安装 Codex(参考往期教程),随后登录 DeepSeek 平台获取 API 密钥(需注意保密)。通过官方文档提供的 PowerShell 指令一键配置,输入 API 后即可在 Codex 中直接调用 DeepSeek 进行对话。 行业趋势: 大模型技术(如 Agent、多模态应用)快速
面试官一般这么问:"你了解过Claude Code的源码泄露事件吗?从中学到了什么?"2026年3月31日,有人发现Claude Code的npm包(v2.1.88)体积异常——**59.8MB**,比正常版本大了10倍。
1.1 Selenium是一款主要用于Web应用程序自动化测试的工具集合。Selenium测试直接运行在浏览器中,本质是通过驱动浏览器,模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器如,chorme,FireFox,IE等。业界通用的测试框架,不仅是web测试的标准,同时在移动测试领域也是底层的核心驱动框架;1.3 Python是动态语言;
2025-2026年AI Agent面试核心转向多Agent分布式架构能力。本文总结大厂高频考点:1. 架构选型:单/多Agent四大边界判断标准(能力/复杂度/可靠性/并行度),Manager-Worker与Peer-to-Peer混合架构优势。2. 核心治理:通过Topic路由、Quorum投票、DAG编排、四层隔离解决消息泛滥、结论冲突、状态污染。3. 工程实践:差异化调度、五层容错、权限管
近一年我帮人改过上百份带"Agent 项目"的简历,模拟面试也做了不少场。一个让我自己都意外的发现:项目做得不错但讲得很差的人,几乎拿不到 offer。同样的项目讲清楚的人,反而能拿到手软。
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我认为Agent产品经理最需要三个核心能力:技术理解力、场景拆解力和跨团队协同力。 首先,技术理解力是基础。我通过系统学习大模型原理、工具调用机制等技术知识,能精准评估需求可行性。例如在优化电商Agent时,我提出的"多工具串联校验"方案,就是基于对API调用失败率的预判。 其次,场景拆解力是关键。我擅长将模糊需求转化为可执行模块,曾主导梳理出8大类电商运营场景,建立200+条
本文深入探讨了RAG系统中大模型幻觉问题的成因与解决方案。文章将幻觉分为两类:检索层幻觉(未找到相关内容时LLM自行猜测)和生成层幻觉(找到内容但LLM未严格遵循)。针对这两类问题,提出了四道递进式防线:1)Prompt强约束(成本最低的基础方案);2)检索质量门控(设置分数阈值直接拒答低质量检索);3)生成后引用核查(二次LLM调用验证答案准确性);4)结构化输出强制溯源(要求LLM标注每句话的
第二种,外层数据类型不可变,如果内部数据是可变数据类型,外部和内部都会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变,外部和内部都是对地址的引用。
ReAct (Reasoning + Acting) 是一个让LLM以。
最近很多小伙伴来问:Agent岗位面试HR常问什么、怎么作答。下面是我面试多家公司整理的高频面试问题与实战回答,回答思路:**先讲核心思路+落地方法+项目实例**,贴合工程实战。
Agent 的上下文管理不是"把所有信息塞给 LLM"那么简单。有限的预算迫使你做出取舍:什么信息对当前决策最重要?什么信息可以安全地省略或截断?轻量记忆和预算装配是 Interview Agent 项目对这个问题的回答——只存信号,不存载荷;按优先级裁剪,不随机丢弃;共享装配结果,不各自为政。如果你也在做 Agent 工程,建议从一开始就设计好上下文管理策略。等到 memory 膨胀到塞不进 p
在上一篇文章中,我们梳理了 `RAG` 相关的基础知识。在面试中,除了会考查这些基础概念,面试官还会追问一些与 `RAG` 实际应用场景有关的问题,比如:如何评估 `RAG` 的效果、如何选择嵌入模型、系统上线后会遇到哪些问题,以及检索不到内容时该如何排查。
由于Robot具有丰富的内置库,并能使用更为简单的面向测试的DSL(Domain Specific Language),因此如果您是自动化测试领域的新手,并且缺乏开发经验的话,那么将它作为Python测试框架要比下面将要提到的Pytest或Pyunit,更容易上手一些。因此,开发与测试人员在为手头的项目选择测试框架时,需要考虑许多方面的因素,其中包括:框架的脚本质量,测试用例 的简单性,以及运行模
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1、这里每一个文件对应一个接口所需要的测试数据,命名规则为nameA.xlsx或者nameA.yaml(nameA泛指待测接口名称),文件里面可以存放调用接口所需的参数name、参数value、所需cookie、预期输出结果--封装的断言方法,用于验证接口返回值和预期结果是否一致config.py--封装读取配置文件 的方法--把测试数据加工成接口所需要的格式log.py--封装的记录日志的方法r
对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应
今天的题都是数组和链表相关的,看来之前做的效果不错,感觉都有思路,自己也基本都能敲出来。
VASI 的第一步不是训练一个更会“看人”的模型,而是限制系统可以做什么。它可以根据当前语音、对话和业务状态,选择更合适的沟通方式;它必须承认不确定性;用户一旦明确表达偏好,系统就要让位。高风险场景里,它更应该把问题交给人工,而不是证明自己有多聪明。最终,系统输出不该是“这个用户是什么类型”,而应是:在当前证据和风险边界下,我为什么选择这样说话;如果你不喜欢,我可以立刻换一种方式。
通常,在我们的项目中,我们的接口测试需求一般都是构造不同的请求数据,然后发送请求到接口,拿到接口返回后,对返回的字段进行提取和校验,最后将结果存放在excel表格中方便查阅。接口一般是http或https请求,发送的结构一般是json body或json结合一些文件附件,请求的返回结果都是json格式,我们的测试case可以用Excel或者数据库保存,结果可以保存在数据库或者直接存在Excel中,