关于薪水的问题

本人非代码专业+双非学校，目前在转行做AI工程师，好多人私信我具体怎么学的、有没有系统性的资料推荐。其实我当时也没有找到一套特别完整的——要么只讲理论不写代码，要么只覆盖某个方向，要么英文的看起来太累。后来我在 GitHub 上找到了这个项目：AI Engineering from Scratch，24k+ star。它把 AI 工程从数学基础到多 Agent 系统全部拉通了，20 个阶段 468 节课，每节课都有可跑代码。跟我当时的学习路径基本对得上，只不过人家结构化做得比我好太多了。但全是英文的。我知道很多人英文阅读没问题，但学新东西的时候还得同时处理语言层，确实会慢不少。所以我就花了点时...

我用过：“Claudecode”、“Cursor”。。。对面：“所以咱们这边是没有用过VibeCoding是吧”哈哈哈哈哈哈哈好像机器人检索关键词你们有遇到这么奇葩的HR吗？

老师我们这样装疯卖傻能找到实习吗，到底怎么整才能找到实习啊

分享点真干货，希望对大家有所帮助！   面试加分项：能把一个概念"故事化、简洁地"讲出来，才算真懂；能背出定义只是表面记忆。  1. 大模型基础概念    概念 一句话理解 产品/面试角度     AGI 通用人工智能 像人一样无需专门训练就能跨场景完成复杂智力任务 当前大模型本质是"下一个词的统计预测"，离 AGI 仍有本质差距   LLM 大语言模型 基于 Transformer、海量文本训练的自回归模型 两阶段：预训练定能力上限，后训练定能否稳定服务用户   Foundation Model 基础模型 完成通用预训练、可作各类应用底座的模型 关键判...