北京小米有深度学习算法的同学开奖的吗？

基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...