一、市场上到底要什么人？去招聘网站搜“大模型”，JD看一圈就会发现，岗位其实就三类：① 基模方向：预训练、模型架构、scaling law门槛：顶会paper or 名校博士结论：有就有，没有就别强求，不是几个月能补的② Infra方向：分布式训练、GPU集群、推理加速门槛：扎实的系统底层能力结论：你们组是做这个的就可以冲③ 应用层方向  这是大多数人的机会！不动模型：RAG、Agent动模型：SFT、RL（RLHF/RLAIF） 0基础同学能在4个月内真正拿到offer的地方，就是应用层二、技能要会在点子上，别被概念带偏现在各种概念满天飞，A2A、MCP、GraphRAG...每周都有新名词...

双非本科准备投春招，之前秋招投了一部分感觉回复很少，怎么修改简历才能更容易收到面试呀？

之前在公司混了三个月，做的活主要是mt看到啥想到个东西就让我去做了，比如写写工具或者看到个数据没及时更新就叫我去写个定时任务刷刷数据啥的，属于是没有也不打紧的那种需求，唯一一个比较完整的有数据指标需求是看组里文档和代码学的，属于提效项目而且组里我能接触到的代码都是内部平台基本没什么并发量，也没太多技术，就是crud，三个月连redis都没摸到过😅🐀想问下找暑期面试官会愿意听内部平台的内部逻辑业务吗

前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...