米哈游内推 米哈游内推码

从去年实习时的古法编程，到如今一行代码都不自己写，也就隔了个AI的距离。现在最大的焦虑不是需求，不是排期，而是——token额度。4月才过三分之一，额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强，但也真的烧，接下来得省着点换Codex续命了。半个月，靠AI写了2万行代码，而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去，AI库库给我整出几百行，写得比我快多了。但问题也来了：review比写还累，编码一分钟，review半小时。 我现在基本看效果能跑就合了，不会逐行深究。结果就是：新技术栈学了个“会抄”，但没真学会。仅有的学习窗口，就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。这也是如今的现状...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

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...