AI

什么是AI应用开发工程师？在梳理学习路线前，知道什么是AI应用开发工程师，快速建立对岗位的基本认知是非常有必要的。AI应用开发工程师，也可以叫大模型应用开发工程师，主要负责将大模型的能力落地应用到实际产品和业务中。与AI算法岗不同，应用岗更偏向工程实现。AI应用开发岗不只是简单地调用大模型API，而是基于大模型构建一套可运行的系统。随着近年来大模型的火热发展，大模型应用开发岗逐渐成为了热门岗位。岗位职责与招聘要求？我相信大部分人学习AI应用是为了就业。所以在开始学习前，先了解招聘市场对AI应用开发岗的要求，知道我们实际工作中要做什么，需要具备哪些技能，建立起对应的人才画像。我们在学习的时候就可...

室友前几天上午在寝室面试，之前在某大厂实习过，面试官问的他问题好像他答不出来，便偷摸使用了AI软件，在我的视角里还真的挺明显.......等了好久才回答，一回答就和念文章一样，然后就挂了（甚至面试官还有意无意问他是自己回答的么）

一、中山纬创 C#后端 在厂区 6k 包住四人间上床下桌，食堂有补贴  双休，节假日不调休放假 试用期三个月80%有加班现象，说是一个月到手6k（含加班费），扣五险一金后。二、东金创投 Python后端 深圳 7.5K（大概率） 试用期2个月薪资6500元，  转正后视表现定档D10（A-8000  B-7500  C-7000  D-6500）。转正后会根据考核情况：增加全勤奖、转正两个月后增加餐补。上班时间五天制，9：00-11：30   13：30-18：00。但公司不加班。证券公司，有各种福利之类的，活动很多！三、数字马力 今天刚二面完 java+AI跑池子中 不低于9k 挂！！！四、蚂蚁金服--软通动力外包 Agent方向 不低于9k 组内氛围好，leader会帮助规划学习路线，重要的不是完成需求，而是思考进步。开价10k，不交全额社保可以再拿1320，但加班严重，压力大，还有就是外包懂得都懂三四都在长沙，离家近，偶尔加班，技术可能更强。打算去东金了，因为不加班真的很吸引人，其次就是三四了，毕竟在长沙离我家近，就是不知道这两家二面结果如何。数字码力挂，外包过东金要求这周四到岗，也就是11.27号，很急。中山纬创是26到岗，同样很急---就是这个投票，怎么持续一周啊，我已经火烧眉毛了，毕竟我现在在电子厂担任工艺工程师（计时！！！，一小时11）月休四天，每天12小时，6k左右，到手5k+。基本计时薪资2k，加班薪资2k，绩效考核2k。我来这儿电子厂的话，是我家里面让来的，说熬三五年就可以出头，甚至可以开厂，有可能？而且工位短缺，我没工位，一直在车间，生产组小团体严重，会孤立排挤人，而且与工程部有矛盾，导致我们没工位只能待在车间的新来的工程师，被孤立！！！

🔥 我的专属内推码：NTAWx9Z数字马力「AI Star人才计划」2026届校招已全面开启！面向2025.9-2026.9毕业的计算机/人工智能等专业同学，开放【AI工程研发工程师】岗位，工作地点覆盖郑州/长沙/重庆。加入我们，你能收获：✅ AI全流程实战：参与真实业务系统设计，推动AI技术轻量化落地✅ 定制化成长资源：入职三周脱产集训+海量AI学习资源+专属技术导师带教✅ 优质项目机会：在企业级场景中积累经验，和团队共探AI落地突破官方投递通道：直接访问2026届校招官网链接：https://app.mokahr.com/campus-recruitment/digital-engine/144933?locale=zh-CN进入页面填写简历时，务必补充内推码 NTAWx9Z，快速抢占面试名额！招聘流程已启动：10.24 网申/内推通道开启 → 11月初笔试 → 11月面试 → 11月底发offer → 2026年1月实习一起「热AI不止」，成长为AI多元应用的核心力量！

大家好，我是小歪，快手主站技术部Java研发工程师，2021校招生，也有幸拿到了快手工程岗的KStar人才计划。那会拿到offer时快手还没上市，正好踩在“窗口期”的尾巴上。校招时一路从B（百度）A（阿里）T（腾讯）T（字节）M（美团）D（滴滴）W（网易）J（京东）K（快手）过关斩将拿到Offer，最后我选择了快手—— 一半因为“拥抱每一种生活”的slogan说到我心里去了，另一半因为福利待遇真的很nice（此处给HR老师比心）。 写这篇帖子，是因为当年我在牛客上受益良多，也想把自己的校招经历、选Offer思路、入职成长，以及近些年AI浪潮下的工程实战体验梳理出来，给正在做选择的同学一个“真实...

▌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...

45min  项目+场景+手撕1.AIGC介绍一下2.多个组件时如何使用骨架屏做优化3.不同组件不同骨架屏怎么快速引入（骨架屏与业务组件解耦，改为工具引入）4.如何在一个地方修改几千个组件都可以使用5.前端使用AI的场景6.根据低代码的经验，如何做一个可以自主思考的AI助手7.实现一个AI助手，前端需要注意哪些方面8.怎么让助手自己思考9.TCP和UDP10.TCP如何保证可靠11.TCP的四次挥手过程手撕：修改下面代码的错误：<script setup lang="ts">import { ref, computed } from 'vue'let status = ref(0.5)const text1 = ref('text1')const text2 = ref('text2')const text = computed(() => {return Math.random() > status.value? text1.value : text2.value;})const toggleStatus = () => {status.value = 1;text2.value = 'text2 changed'}</script><template><div><p>computed Text:{{ text }}</p><button @click="toggleStatus">Toggle status</button></div></template>

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？"