后端目前是否已是最终形态？

本人开发转算法，之前有一段大厂agent开发实习。现在想去大模型算法，找实习有两种选择：1.某大厂算法，offer审批中（有挂掉的可能性）先日常三个月，四月末五月初换暑期2.直接三月份投暑期，三月末或四月去暑期本人算法八股没咋背，过他家算法纯靠运气。各位觉得哪个好些？

推荐一个值得做的AI项目 大家好，今天来给大家推荐几个我觉得特别值得做的AI项目。作为一个在AI领域摸爬滚打了一段时间的人，我想分享一些真正有学习价值、又不会太劝退的项目。 🎯 项目一：Stable Diffusion WebUI GitHub地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui（目前已有80k+ stars） 这个项目可以说是AI绘画领域的王者了。它把复杂的Stable Diffusion模型包装成了一个超级好用的网页版界面。 为什么推荐：  ✅ 学习价值高：能深入了解扩散模型的工作原理 ✅ 实用性强：可以直接用来生成各种图片 ✅ 社区活跃：插件...

接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流，这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台，Maas 平台，大家最熟悉的就是阿里云百炼，用于模型部署，模型微调，并且整合知识库，Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime，AI 网关 等等资料推荐：首先是平台侧，对于大模型的工程化平台，开源的，我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替，包含可观测，评估，提示词管理，数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了，这个主要是各个公司的内部平台，用于算法同学快速迭代的，所以开源的资料比较有限，但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包，很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的，通过学习这个，就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充，k8s 和云原生相关的技术栈，用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱，用于安全，快速，高效的运行智能体应用，并且和 k8s ，serverless 等相关技术结合，实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外，还要支持，mcp托管，http无缝转mcp，模型路由等等，higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些，并且还保留了大流量网关需要的核心功能（这个项目的语义化检索mcp插件是我写的，感兴趣的牛友可以看看）上面的这些，基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了，其他评测平台和数据 pipline 搭建的，基本都是比较常规的技术栈，不太需要单独讲，比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划：1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架（教程 + 源码）可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐，目前已经想好了两个，后面发一下3. 自己的一些踩坑记录（比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑）

网约车，测试开发方向挤出一个月时间给自己喘口气了😅