【八股文-机器学习】过拟合

你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

都不敢投产品，投了个运营，为什么就秒挂了呀…

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

从“会聊天”到“能干活”：一篇讲透 Agent 开发求职、实习与简历的文章“Agent（智能体）开发”这两年火得很快：朋友圈在晒 Demo、公司在招人、面试在加题，但很多人心里还是一团雾——到底什么算 Agent？实习在干什么？怎么找工作？简历怎么写才不虚？以及最现实的一句：怎么判断这份实习到底值不值？这篇文章就用工程化视角把它讲清楚：Agent 不是玄学，而是一套“LLM + 工具 + 状态 + 评测 + 线上约束”的系统工程。会写 prompt 只是入场券；真正的竞争力来自你能不能把它做成“可用、可控、可评测、可迭代”的产品能力。一、先把“Agent”翻译成人话：它到底是什么？很多人对 A...