「大厂面试题」共找到 5187 篇相关文章
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
Sora天才辍学生归来！OpenAI组建3人神秘小队，豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue，结束休息重回OpenAI，拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组，目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI，不过追求ASI风险高、投入大。
数据智能体全景报告发布！你的数据智能体在哪个 Level？
大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。