AI

自学学了几个月前端，实习了两个月，家里人突然给我说给我找了个AI岗位的实习，具体方向去了再说。AI目前就在大学学过LLM这门课，会和传统开发区别很大吗？我个人更偏向于AI。有没有AI方向的佬给点建议，马上要去了。

▌保姆级教程（务必收藏）✅1、【职业规划】-帮助你定位自己上传简历→输入：【请根据我的经历，给我一些就业岗位方向】这个时候deepseek会根据你的学校专业、实习或者项目，给你一些就业的岗位方向，这样你就可以朝着这些方向去投递简历2、【简历评估】-提升简历过审上传简历→输入：【请根据"岗位" 的要求，结合我的简历，帮我从以下几个方面给出评价和修改建议，以提升我简历在这个岗位上的竞争力1、简历优缺点分析2、简历当前有哪些地方可以提升应聘岗位信息：xxxxxx】3、【简历撰写】-求职意向定制化上传简历→输入：【请根据以下岗位招聘要求，帮我重新解构我的简历，按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评...

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。

目前在做 Java 后端，如果秋招想转大模型应用开发的话，请问该怎么准备呢？优先主攻大模型，还是先继续深入学习 Java（目前在实习，学大模型的时间也不多）？前景如何呢（主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗）？小白求教，谢谢各位佬。

1. [明确性]- 用户意图是否清晰传达？- 是否存在歧义或多义表述？- 示例对比：× "写个故事"√ "用300字编写一个科幻微小说，主题是时间循环，结局出人意料"2. [有效性]- 输出结果与预期目标的匹配度- 是否包含必要约束条件（格式/长度/风格等）× "总结会议内容"√ "用bullet points总结昨日产品评审会的三个核心决策，并标注相关负责人"3. [用户适配]- 是否符合目标用户的语言习惯？- 是否预设了合理的知识层级？× 面向儿童："阐释量子纠缠的波函数坍缩现象"√ 面向儿童："用小狗找骨头的故事解释远距离感应"4. [结构设计]- 是否包含有效的上下文铺垫？- 多步骤指令的逻辑连贯性√ 优秀结构：1) 设定角色："你是一位资深营养师"2) 限定条件："针对糖尿病患者的春季食谱"3) 输出要求："以表格形式呈现，包含早中晚三餐"5. [风险控制]- 是否规避敏感话题触发？- 是否存在文化偏见风险？- 示例改进：× "比较不同宗教的优劣"√ "客观陈述佛教与基督教的核心教义差异"6. [扩展性]- 是否支持自然追问？- 能否引发有价值的延伸对话？√ 优秀prompt："先解释区块链基本原理，然后给出三个实际应用案例，最后分析当前面临的主要挑战"7. [效率优化]- Token使用是否经济？- 复杂任务是否进行分阶段处理？× 单次请求："详细分析2023全球新能源汽车市场，包括政策、技术、销量、竞争格局..."√ 分步请求：1) 政策环境分析2) 关键技术突破3) 头部企业对比8. [可测试性]- 是否具备明确的验证标准？- 能否通过A/B测试量化效果？评估指标示例：- 首次响应准确率- 多轮对话维护率- 用户修正次数9. [错误处理]- 是否预设容错机制？- 是否包含纠偏引导？√ 优秀实践："如果问题涉及专业医疗建议，请提示'根据AI伦理准则，建议咨询执业医师'"10. [体验感知]- 交互语气是否符合场景？- 是否营造适当的对话温度？示例对比：× "输入你要问的问题"√ "您好！今天想探讨什么有趣的话题呢？"

现在国内国外AI市场热火朝天，各种新形态产品不断涌入，很多人借助AI成为个体开发者，其实市场上本质上没那么多的新的需求，新的是生产力，不论你接下来要投递什么岗位，就记住：“AI X 业务”，用AI功能去重新解释业务；首先就可以用AI帮你优化代码，提升工作效率；对于业务简单来说，假如你做的是一个电商产品，你可以思考 在电商场景下 哪些地方可以使用AI，AI最大的优势就是总结提炼、辅助思考提升效率，你可以思考AI的优势能在哪些环节应用，技术虽然很重要，但是你的思考是更重要的！ 决定你能否在这个赛道上越走越远核心学习能力：怎么做项目？都AI时代了，有能力的就别做那烂大街的外卖点评项目了，AI时代，人...

蹲百度的 hr 或者同期，offer 评估很久了也没人联系，是不是 g 了

首先面试肯定不能用，眼神不正常很容易被发现，而且这本身就不是一件好事但我们可以在其他方面用ai来准备像八股，对我自己而言，其实看着文档还是视频之类的，真的很枯燥，看不了很久就特别困，个人对八股上的求知欲也并没有很强，只是为了面试而准备，之前有段时间天天看八股，都感觉人生都没什么希望了后面突发奇想，诶！可以用豆包就是在背八股的时候和豆包打电话喂她一堆今天要背的八股知识，让她来当面试官问我问题，不会的也立马问清楚就是有时候会抽风，耽误一些时间，不过总体还是蛮好的背得烦了还可以骂她自己一直在说话也不容易困，也还可以锻炼一下自己的表达能力，对我而言是一个比较好的方法但每个人的情况不一样哈，这只是我认为的一个背八股不困的方法，仅供参考————看清楚啊各位，没让说让你面试的时候用ai

经历今年暑期大厂面试的，很多岗位是不是都问了AI相关问题，这就是接下来的趋势，想要进大厂或者垂直领域独角兽企业，不管什么岗位，拥抱AI就对了需求可能会增多的岗位：1、AI算法工程师/科学家（核心层）：LLM工程师/研究员： 预训练、微调、RLHF、Prompt工程、Agent开发、模型压缩与部署。多模态算法工程师： 融合文本、图像、语音、视频的理解与生成。AIGC算法工程师： 图像、视频、3D内容生成等。计算机视觉/自然语言处理工程师（与大模型结合）： 即使是传统CV/NLP，也需要与大模型技术结合应用。MLOps工程师： 负责机器学习模型的全生命周期管理，包括开发、部署、监控和迭代。2、AI...

1. 感知模块（Perception）- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。3. 执行模块（Action）- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。5. 交互模块（Interaction）- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。6. 系统与安全模块（System & Safety）- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop）