1. 先说结论 我先把话撂在这：AI 编程不是 35 岁程序员的催命符，反而是他们的第二春。 尤其是那些真正做过几年后端、踩过生产事故、带过复杂系统的老鸟，市场价值正在被重新定价。 这跟年龄溢价无关，而是 AI 把"会写代码"和"能把系统做成"这两件事，彻底拆开了。 2. 很多人把 AI 编程看浅了 以前大家觉得，年轻人手速快、加班猛、学新框架快，35 岁以后就越来越卷不动。这个逻辑在纯手撸代码时代还成立，因为公司买的是产能，谁写得快、谁便宜，谁就有优势。 但 AI 编程把这套规则打碎了。 现在最不值钱的，恰恰是"把需求翻译成几百行代码&quo...

不知道过两年会变成啥样…   

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...