百度也开始捞了？？？

大家好，我是杭州某大厂中台后端研发。最近一次线上紧急排障，让我彻底想明白了一件事：AI 再强，程序员的 SQL 基本功永远不能丢。背景：周末深夜被线上问题叫醒某个周末晚上，我接到上游部门研发同事的电话：需要紧急查询一份线上数据。数据源跨不同实例业务表拆分出 8 张分表需要统计总数 + 关联两张表字段线上问题响应不能拖，我一边远程配合，一边凭脑子里的业务表结构手写 SQL。结果第二个组合查询第一次没跑通，同事 Review 后又改了一轮才真正可用。事后复盘，我很清楚：极限压力下，手写 SQL 的能力依然不够稳。灵魂一问：AI 都能写 SQL，我为什么还要练？现在确实是 AI 时代，只要描述需求、...

真的没法子了，彻底绝望了😑😑😑

4月中旬开始投简历，只有腾讯、字节、京东约面，不出意外都没进展，其他厂都在简历筛选中越来越麻木了，感觉暑期实习拿offer的概率基本为0了投后端开发、ai应用开发，这简历还不够用吗？？大厂到底需要什么样的人啊

1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目，你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少，怎么衡量答案：tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具，而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标：工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆，或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例，工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右，关键参数完整率从 88% 提升到...