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...

投了好多份 找不到工作 简历有问题吗😓没招了 求职

上周五，我隔壁组的前端同事被优化了。不是因为能力不行，是因为他的岗位被AI工具替代了。老板的原话是："现在用AI工具，一个人能干原来三个人的活。"说实话，那一刻我后背有点凉。因为我也是前端。当天晚上我失眠了，反复在想一个问题：前端真的会慢慢被AI取代吗？想了很久，我的结论是：会取代一部分，但不会全部。AI能取代的，是那些重复性的、模板化的工作。比如写个登录页、调个CSS动画、根据UI稿输出静态页面——这些AI已经能做得很好了，而且效率比人高太多。但AI取代不了的，是业务理解力和复杂系统设计能力。比如，一个电商大促活动页，前端要和技术、产品、设计、运营多方协作，理解业务目标，...