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下面按岗位通用必备 + 细分方向专精给你整理一套2026 年 AI 岗主流技术栈，从入门到就业全覆盖，不管校招社招都适用。 一、所有 AI 岗通用基础（必学） 1. 数学基础 • 线性代数：矩阵、向量、特征值、SVD、PCA • 概率论与统计：分布、期望、方差、贝叶斯、MLE/MAP • 微积分：梯度、偏导、链式法则、极值 • 最优化：梯度下降、Adam、SGD、LBFGS 2. 编程能力 • Python（主力语言） • 数据结构与算法：链表、树、图、动态规划、复杂度分析 • Linux 基础：命令行、环境部署、远程服务器 3. 机器学习基础 • 经典算法：LR、SVM、决策树、随机森林、G...

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...