我认为是会的，cursor 现在的 vibe coding 能很快从 0 到 1 进行代码的自动生成了，不仅快，生成的代码还不差。至少对于不怎么复杂的系统还是能够使用的。我觉得可以这样比喻AI实现的系统目前可以达到了 80 分，有些时候80分就够用了，有时候需要我们程序员优化到100分。时代在不断的进步，我们也要不断进步才行。#Vibe Coding 会干掉初级岗位吗？#

面了这么久发现面大厂虽然难，但整个面试流程是固定的，面完是会让你面试有所收获，能发现自己的缺陷不足的。面小厂纯属开盲盒，总能收获些神人上午面的一家小厂，面试官实习八股都不问上来直接让我写个功能，面到一半来句“wc，tmd这么d”（素质挺低的，不过不是骂我）下午二面的是家80人初创小厂叫句子互动，面试官是个中年光头男，要我百度一个在线编译器，10分钟写一道编程题（太久没写超时了），前面就感觉态度很怪，整个人很烦躁，我习惯性的打开了IDEA，来句“你没听清我说话吗？用在线编译”😅后面发我了一串代码让我讲解代码功能，代码太长飞书的弹幕列表又小，我拿触摸板复制不全。面试官就阴阳我“你觉得你是个细心的人吗？你代码都没复制全”，我道歉完之后，划拉了好一会那代码也粘不下来，我又道歉说我看着代码讲，那面试官还发火“把代码复制出来好吗？😡”要不是线上估计得跳过来打我本来前面态度差就够烦了，丢下一句话“爱过不过，真是费劲”就把会议关了，留下一脸懵逼的👨‍🦲

（简历伪装成大三了）我是一个双非大二，意向是java后端开发能给我一些建议吗？开学就大二下了，什么时间去投递，能不能投递给中厂呢求前辈帮我看看😘

1. 自我介绍 简单聊聊你写的这个项目2. bge-m3 的预训练过程是什么，为什么它可以高效检索bge-m3 的核心不只是“做 embedding”，而是把多种检索信号统一进同一个模型框架里。它同时支持 dense、sparse 和 multi-vector 三种表示。dense 负责语义层面的相似性，sparse 更接近词项权重匹配，multi-vector 则适合处理长文档、多粒度语义对齐。这样一个 query 不再只依赖单一路径召回，所以在复杂检索场景里更稳。从训练角度看，它一般不是只靠单一对比学习目标，而是会结合多任务数据，让模型既学语义匹配，也学词面相关性和局部对齐能力。高效检索的...