26秋招算法offer选择

1️⃣ 蚂蚁 n*15+2k*12，base杭州，职级10，公积金12%，llm非核心算法，ai安全相关，整体节奏不卷，强度大概1085，但业务方向较窄，担心未来发展受限2️⃣小红书 (n+7)*16+1k*12，base上海，公积金7%，多模态算法，社区内容相关，组内氛围好，强度1095，双月okr，业务方向上升期前景好未来想去杭州发展，追求相对wlb一些的生活，但毕竟是小镇做题家一路卷上来的，所以也可以接受适度内卷。拜托大家给点建议～

题目1：MLP NN初始化

1.实习项目2.微调大模型的方法有哪些？3.生成式推荐项目模型的输入是什么？4.介绍一下 CLIP , CLIP 使用的损失函数是什么？5.讲讲 InfoNCE Loss6.生成式推荐项目后续有什么可以改进的地方？7.生成式推荐的项目8. tiger 、onerec 是怎么实现的？9. encoder - decoder 、 decoder - only 哪种方式更好？10.手撕：实现一个24点计算器

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...