我该怎么办

看了篇论文感觉挺有意思的，这个是我目前看，能够比较完整的把智能体错误进行系统整理并給出一个诊断方式的文章。并提出了一个多代理系统故障分类法(MAST - Multi-Agent System Failure Taxonomy)原文链接这个文章主要把Agent的问题分为了三类第一类：系统设计问题这类错误通常是因为系统让智能体扮演的角色没定义好，或者智能体没能遵守“人设”和规则。其中下分五个错误1.1 违背任务规范 (Disobey Task Specification)：用户说“不要用固定字典”，智能体非要用。即无视用户的核心约束。 1.2 违背角色规范 (Disobey Role Specif...

1.在 RAG 应用中是如何做效果评估具体用了哪些指标2.如何训练用于 RAG 场景的生成模型3.vLLM 的核心原理是什么4.如何增强模型的多轮对话能力5. CoT ( Chain - of - Thought )训练数据如何构造6.介绍vL LM 、量化、 KV Cache 优化技巧7." packing "形式和"多轮对话"形式有何区别？8.LeetCode 72编辑距离📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

flash attention解释下gqa解释下怎么才能训练好一个sft过程？sft的loss计算是用什么计算的？lora原理lora参数权重初始化lora的r和缩放参数dpo的lossdpo数据集怎么构造比较好？如果dpo训练过程中，accept回答和reject回答的loss都在升高，怎么办？假如说dpo效果不好，怎么解决？多轮对话一般要怎么训练？rag的流程？检索时，只用关键字匹配会存在问题，怎么具体解决？（没有上下文语义信息）给定一个网页，如何提取其中的关键信息

当时我花了两天时间写完一个核心模块的代码，为了方便后续维护，特意写得逻辑清晰，还加了特别详细的注释 —— 每个函数的用途、关键参数的含义、边界条件的处理都标注得明明白白，本以为这样会得到认可，结果提交代码后，前辈随口来了这么一句。我愣了半天没反应过来，下意识解释 “是我自己写的，注释特意写细了点”，但前辈只是哦了一声，没再多说。那一刻真的特别受挫：我明明认真对待了工作，花心思把代码写规范、注释写详细，结果却被质疑是 AI 生成的，仿佛我的付出和能力都被否定了。后来才知道，大家觉得 AI 写的代码往往注释偏多且格式化，可我没想到自己的细心反而成了 “疑点”。那种不被信任的无力感，比遇到技术难题还让人难受 —— 技术问题能解决，可这种隐性的质疑，好像在说 “你的代码水平配不上这样的规范”，让我之后写代码都有点犹豫，甚至会纠结 “注释要不要写这么细”。现在想想，还是会觉得心里不是滋味。工作中最在意的就是自己的付出被看见、被认可，而这句轻飘飘的质疑，直接否定了我的努力，真的比严厉批评还打击人。