4mrag

27届大模型面试准备（五十五）多模态 RAG 工程实战——从跨模态检索到 4MRAG 线上化上一篇 A53 把多模态大模型的「推理服务化」拆透了：ViT 解耦部署、跨模态 KV Cache 复用、图像 token 压缩。A54 接着把「成本与吞吐」算到三本账。两篇都在回答「模型怎么跑得快、跑得省」。本篇往前一步，回答「模型的输入从哪来、检索链路怎么工程化落地」——也就是多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。

智能体面试准备（五十一）：面试总复习与能力地图——项目串联与自我评估本智能体系列从 B11（Agent 评估）写到 B50（对话交互与用户建模），已经累计 50 篇，覆盖评估、规划、记忆、工具、协作、安全、工程化、行业落地等全栈能力。B36 做过一次“体系总结与高频八股串讲”，偏重知识点盘点；今天站在（五十一），你的真实对手不是“会不会某个框架”，而是“能不能在 45 分钟里，把自己的项目讲成一条有逻辑、有取舍、能深挖的线”。所以本篇给两样东西：智能体面试能力地图（考什么）+ 项目串联与自我评估方法（怎么证明你真做过）。下一篇 B52 接着给“大厂实战：系统设计 / 简历

智能体面试准备（五十三）：多模态 Agent 工程实战——感知-决策闭环与 4MRAG 串联B25 讲过多模态 Agent 的概念边界，B47 讲过 Agentic RAG 的自主知识工作流。但把多模态 Agent 真正工程化落地，最难的是"感知"和"决策"之间那道缝：模型看到的图像，怎么变成 Agent 可推理、可调用工具、可纠错的闭环？本篇是工程实战深化的第三讲，聚焦多模态 Agent 的感知-决策闭环，并把它和你的 4MRAG 项目（多模态检索增强生成）串起来讲——这既能体现技术深度，又能在面试里自然带出你的论文工作。

我是有底线的