AI周报：技术面试卷出新高度，Agent落地开启“工具觉醒”时代

发布于：2025-06-25 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

​​一句话暴论​​：当面试官要求手搓FP16精度时，真正的考题是“你能否在硅基文明觉醒前跟上进化速度”。

一、面试地狱难度实录（开发者生存指南）

  • ​​百度二面手搓FP16精度​​：考的不是浮点数，而是对硬件底层的敬畏（原文）
  • ​​腾讯夺命11连问​​：混元大模型面试暴露行业真相——​​懂原理已不够，得会调参、训推、修故障的“全栈炼丹师”​​（解析)
  • ​​NVIDIA四轮拷打实录​​：GPU厂面试竟考Attention优化！​​Lighting Attention核心破局点​​：用KV分块+动态稀疏，把显存带宽压榨到极限（解读）
  • ​​阿里淘天终面翻车现场​​：大厂终面转向“场景实战题”，​​产品思维成为新门槛​​（血泪史）
​ ​面试官潜台词​​：2025年的AI工程师，得是“算法+工程+硬件”的三体人。

二、训练技术：卷效率还是卷规模？

  1. ​​RLVR​​：多模态后训练框架刷新认知——​​用强化学习教MLLM“看图推理”​​，泛化性能↑10%（论文）
  2. ​​微调争议​​：99%企业不该碰微调？​​数据质量不足时，微调=灾难性遗忘加速器​​（反常识）
  3. ​​显存压榨术​​：梯度检查点+LoRA量化，6B模型单卡可训（调参指南）
​ ​暴论​​：Scaling Law没失效，但​ ​穷人玩家请走“小模型+精调”的猥琐发育路线​​。

三、模型战场：Qwen3 vs DeepSeek vs MiniMax

  • ​​Qwen3嵌入模型揭秘​​：为什么全行业用RoPE？​​旋转位置编码成LLM长文本标配​​（数学之美)
  • ​​MiniMax开源M1模型​​：3万字长文生成吊打Gemini，​​用混合注意力实现性价比逆袭​​（实测)
  • ​​GraphRAG杀疯了​​：清华DO-RAG用Agentic CoT让领域问答效果飙升33%，​​知识图谱+RAG=专业领域核武器​​（技术报告)
⚡️ ​ ​关键进展​​：多模态RAG进入“双线索时代”（文本+结构信息并行处理），SimpleDoc项目证明：​ ​表格/代码类数据必须AST解析​​（ 代码分块技术)。

四、Agent革命：MCP协议开启“工具主动调用”纪元

  • ​​MCP-Zero省98%算力​​：让Agent学会说“我要查数据库”，而不是傻等人类指令（范式颠覆)
  • ​​爆款应用链​​：
    • Office-PowerPoint-MCP：​​一句话生成PPT并实时编辑​​（Demo)
    • 小说Agent：1小时产出30万字网文，网文作者集体转型“AI监工”（争议)

  • ​​安全警报​​：Karpathy坦言Agent攻击无解！​​六大防护模式紧急上线​​（防御指南)
​ ​创业者警告​​：别碰通用智能体！​ ​垂直场景Data Agent才是摇钱树​​（金融/工业/运维场景已跑通）。

五、争议与反思

  1. ​​RAG必要吗？​​ Google用“选择性生成框架”让RAG准确率↑10%，但​​轻量任务Agent直接开干更高效​​（实验)
  2. ​​Infra断代之争​​：AI Infra工程师在重构基础设施——​​传统分布式架构正被MoE+KV缓存分块技术颠覆​​（讨论)
  3. ​​Karpathy炸场演讲​​：​​AI是终极操作系统​​，程序员转型“AI行为设计师”（金句)

彩蛋：本周最惨技术人

​​腾讯实习生把显存搞炸了​​——原因竟是忘关FlashAttention的deterministic模式（事故报告)

教训：​ ​跑大模型前默念三遍“开deterministic=找死”​​。

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