27届大模型岗面试准备（十二）：RAG 从原理到落地——分块、向量检索、重排与评估的完整链路

27届大模型岗面试准备（十一）：模型蒸馏与稀疏化——从软标签到结构化剪枝的压缩全景

本文提出RzenEmbed框架，解决多模态检索中现有方法对视频和视觉文档支持不足、训练受噪声干扰等问题。通过改进对比学习目标（假阴性样本缓解和难度加权策略）、两阶段训练（多模态预训练+微调）以及多维度优化（可学习温度参数、嵌入提示设计等），实现了文本、图像、视频和视觉文档的统一嵌入表示。在MMEB基准测试中，RzenEmbed取得最优性能，特别是在视频和视觉文档检索任务上表现突出。实验验证了各优化

本文提出DP框架，基于"刻意练习"原则动态生成高信息合成数据，解决传统方法中数据冗余和收益递减问题。通过熵引导采样机制直接生成高挑战性样本，比传统"生成-剪枝"方法效率提升5倍。理论分析表明该方法优化了缩放定律，实验在ImageNet-100/1k上实现性能突破：数据量减少3.4-8倍，迭代次数减少30%-84%，且在OOD数据集表现优于真实数据训练。该框架

前面（六十二）讲了工具沙箱与执行安全，把"智能体能做什么"关进了笼子；前面（五十五）讲了工程化交付。但生产里还有一类更现实的问题：有些动作不能让智能体自己拍板——发邮件、改数据库、批准报销、调用付费 API、对外发布。这些必须有人确认。这就是人在回路（Human-in-the-loop, HITL）。HITL 不是"加个弹窗"那么简单。它要的是：在正确的节点停下来等人、把上下文讲清楚让人能决策、人

大模型面试官视角：27届校招到底考什么（岗位地图+能力模型）

让大模型真正“动手”：用 Function Calling 接入外部 API 的完整实战（附可运行代码）

27届大模型岗面试准备（四）：注意力变体深挖——MHA / MQA / GQA / FlashAttention 原理与实现

27届大模型岗面试准备（三）：位置编码全景——从绝对编码到 RoPE/ALiBi 的演进与手推

27届大模型岗面试准备（五）：预训练全流程拆解——从数据清洗到 Tokenizer 再到 PT 的每一个环节