实习第三周，今天真的是被温暖和成就感填满的一天，必须在我的实习日记里狠狠记一笔！早上刚到工位，mentor 就拎着一大袋奶茶过来，给组里每个人都分了一杯，还特意给我点了少糖的。上午改数据报表，对着一堆杂乱的数据头都大了，旁边的姐姐路过看到，悄悄凑过来教了我一个 AI 神技能，用ai写了个简单的 Python 脚本，十几秒就把我要手动做两小时的活干完了，还教我怎么用 Prompt 精准提需求，再也不用对着表格瞎忙活了，真的打开了新世界的大门！最开心的还是下午，终于独立完成了入职以来的第一个完整小任务 —— 把之前跟着学的接口优化需求，从头到尾自己写了出来，自测跑通的那一刻，真的差点在工位上跳起来。发给 mentor 之后，他很快就回了我，说 “逻辑很清晰，细节也考虑到了，很棒”，盯着这句话看了好久，心里的成就感快要溢出来了。以前总听人说职场冷漠，实习就是当打杂的透明人，可入职这三周，遇到的同事都好温柔，mentor 也从来不会因为我是新人就不耐烦，哪怕是很蠢的小问题，也会耐心给我讲清楚。午休的时候和同期实习生一起分享零食，吐槽刚入职的手忙脚乱；下班的时候和同事一起坐电梯，她们还会跟我分享附近好吃的外卖，教我怎么避开下班高峰的地铁。原来实习不只有改不完的文档、学不完的业务，还有奶茶的甜、同事的善意，和自己一点点进步的高光时刻。今天也是好好打工、好好成长的一天✨

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

本人本2硕9，27毕业，专业是电子信息（控制），求问各位大佬。我现在的想法是尽量能找到wlb的工作，除非能拿到让我非常心动的薪水，能接受周中加班最好能双休。目前比较纠结的就是两个方向：1、Java后端开发。听说央国企的后端岗需求量会远大于大模型的岗位2、agent相关。我现在有一段rl+agent的实习，搞这个会不会更有前途呢。没有和这两个方向相关的论文。另外，目前java+agent开发貌似也是一个方向。想听一下各位牛客大佬的意见。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花WatchDog（看门狗）是Redisson分布式锁的核心兜底机制，专门解决分布式锁超时自动释放、业务未执行完毕导致并发安全失效的问题。它本质是一个异步守护线程，会在持有锁的业务线程未完成执行时，自动为分布式锁续期，避免锁提前过期引发数据错乱、重复执行等风险，是Redisson可重入锁可靠性的关键保障。一、WatchDog机制的诞生背景原生Redis分布式锁存在一个致命短板：如果设置的锁过期时间过短，长耗时业务未执行完锁就会释放；如果设置过长，服务宕机后锁无法及时释放，会造成...