纯刷模型、调API的通用AI能力已经泛滥了，但能把轻量化模型部署到边缘设备、优化嵌入式AI推理性能的人才很稀缺。用TensorRT Lite或ONNX把神经网络压缩到MCU上，实现低功耗的语音唤醒或视觉检测。是智能硬件工业控制领域急需的。AI工具辅助开发用AI生成嵌入式代码框架自动注释排查硬件驱动bug。才能求职中拉开差距

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...

目前AI芯片初创公司那么多，路线也不相同，有做训推一体的，也有all in 推理的，其中又可以分为做GPGPU的，做类TPU的，做类NPU的，还有做AICPU的。在众多路线中，有没有哪几条路线最贴合现在的大模型发展方向的呢？另外我也是拿到了包括壁仞科技，奕行智能，清微智能，曦望，网易芯片子公司北京谦合益邦云信息的offer，薪资接近，年包60左右，在考虑去哪家

刷到这个话题必须来波硬货，前前后后研究了上百家公司，把2026年值得冲的AI公司，按梯队整理成了完整清单，从大厂到独角兽，从通用赛道到垂直领域，应届生、实习生、转行党全适配，找AI工作的牛友直接抄作业！第一梯队：全栈AI巨头｜平台大、资源足、抗风险能力拉满这一档是国内AI全产业链布局的绝对龙头，技术沉淀深、业务场景全、校招体系完善，适合想稳扎稳打、系统成长的应届生，也是AI行业的硬通货。字节跳动核心AI方向：豆包大模型、AI Agent、多模态AIGC、AI安全、火山引擎AI基础设施推荐理由：国内C端AI用户规模最大的厂商，豆包生态已经形成完整闭环，AI相关岗位占比超90%，校招hc充足，薪资...