All is not at hand that helps. 有用的东西并不都是垂手可得的。
2024-07-31
在牛客打卡3001天，今天也很努力鸭！
每日监督打卡
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2025-12-29 16:59
小红书_后端开发_REDstar算法工程师(准入职员工)
小红书内推，小红书内推码
小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...
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2025-12-28 09:46
哈尔滨工业大学
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2025-11-11 16:40
已编辑
门头沟学院 人工智能
真让我遇到了，笑了
之前以为这种情况都是网上开玩笑的，现在真让我遇到了
不知道怎么取名字_：这个有点不合理了，相当于已经毕业了，但还是没转正，这不就是白嫖
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2025-12-30 08:34
中国矿业大学 投资银行业务
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！
我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...
等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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