给各位同学安利一个实打实好用的开源科研仓库：https://github.com/Jay-Chou118/Review-of-Research-Skills首先必须重点夸下项目的README，排版规整、讲解细致又通俗，步骤拆解得清清楚楚，完全没有晦涩的专业话术，不管是刚接触科研的本科生，还是需要深耕课题的研究生，都能一看就懂、快速上手，入门体验特别好。另外仓库还整合了字节 OpenViking 向量数据库，依托这项能力，文献检索、内容关联匹配、资料聚类整理都变得高效不少。查找领域文献、对标前沿研究时，能精准筛选相关内容，省去大量逐一翻阅、比对资料的时间。日常使用场景也特别贴合我们学生群体：研究...

想问问佬们 在 boss 上找到一份 AI 数据训练实习生的实习，请问是不是就是数据标注类似那种工作啊，是不是不太推荐去呢

最近刷了不少AI应用、Agent开发的岗位JD，发现一个很统一的招聘趋势：企业不再认可只会用AI工具的能力，真正卡人的是项目经验。这也是大部分同学求职的痛点：学了一堆AI相关知识，但从来没做过一套能落地、可上线的真实AI项目。目前企业刚需的能力，基本就这几类：RAG知识库系统、AI Agent开发、Dify/Coze工作流搭建、飞书/钉钉/OA等企业系统对接。这里有个很关键的误区：教程里这些都是零散的单一工具，但企业工作中，这些能力是一套完整的业务系统。单点会用没用，能整合落地才是面试加分项。针对这个缺口，我最近在带一批人做实战训练：基于真实业务需求，完整落地一套AI项目。不做无效练习、不拼凑...

一面过后两天就二面了部门总监面试30min自我介绍SQL调优你认为什么是好的SQL语句什么是差的喜好喜欢什么剧烈运动嘛职业规划后面差不多就是闲聊反问