过去一年，构建 AI Agent（智能体）通常意味着一套固定流程：搭建循环机制，接收用户指令、调用大语言模型（LLM），解析工具调用需求，执行工具，将结果回传，再重复这一过程。这种模式被称为浅层智能体（Shallow Agent），也即Agent 1.0。

当我们与 ChatGPT 或其他大型语言模型（LLM）对话时，系统往往会告诉我们一个词：**Token（标记）**。无论是计费、上下文长度，还是推理速度，几乎所有关键指标都和它有关。

近年来，人工智能技术正以快速的发展重塑各行各业。大模型(LLM)的突破性进展，使得自然语言理解、生成与推理能力显著提升，AI不再局限于图像识别或推荐系统，而是逐步向复杂决策和自主执行演进。在这一背景下，“Data Agent”成为企业智能化升级的一个探索方向。

本文汇总了网易、美团、理想等多家知名企业大模型算法岗面试真题，涵盖文本生成、多模态模型、Transformer结构、RLHF等核心知识点，分享了面试者的真实经历与应对策略，为准备大模型岗位的求职者提供全面指导，并推荐AI算法交流群作为技术交流平台。

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自注意力机制作为Transformer架构的核心组件，彻底改变了深度学习模型处理序列数据的方式。通过引入位置编码、Query - Key - Value机制以及Softmax归一化等步骤，自注意力机制能够高效地捕捉序列中的长距离依赖关系，并且具有并行计算、动态适应、全局信息捕捉和一定可解释性等诸多优势。这些优势使得Transformer架构在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大的成功，推动了深

全民 AI 时代，AI + 所有行业已是必然趋势，在这种环境下，传统的 Java 程序员这两年的薪资缩水是很严重的，其主要原因是 Java 从业人员增多所带来的供需关系的失衡。当市场供给远远大于需求的时候，传统程序员的薪资自然就会降低很多，那问题来了，怎么才能提升自己的薪资呢？答案是必须从事热门行业的开发工作，例如大模型应用开发工程师。当别人还在卷 Java 的时候，你已经开始干大模型应用开发工程

月之暗面发布开源大模型Kimi K2 Thinking，多项基准测试性能超越GPT-5等闭源模型。该模型擅长多轮工具调用和持续思考，具备自主网络浏览等先进能力。通过INT4量化技术实现万亿参数低成本运行，已采用宽松MIT许可证开源。这一突破或标志着国产大模型发展的新拐点。

LangChain是一个于2022年底推出的开源框架，专门用于构建基于大语言模型的应用程序。它的核心价值就像它的名字一样：将大语言模型（Language）与各种外部资源用链条（Chain）连接起来。简单来说，LangChain让开发者能够轻松地将大模型与你的私人文档和数据，各种外部工具和API，数据库和搜索引擎，记忆系统（让AI记住之前的对话）等所有这些连接起来，创造出功能强大的AI应用。

本文详细介绍了如何使用RAG技术构建企业级问答系统，从基础实现到评测体系、总结索引和重排序的优化方法。文章强调先度量后优化的原则，提供了可操作的优化闭环，并分享了关键实现片段与可复用模式。通过这些技术，企业可以构建可验证、高性价比的问答系统，解决通用大模型面对企业内部知识与长尾业务问题时的问题。