AI行业会越来越好吧

题目1：行为权重1

1、有场景、有动机（为什么做）2、有方法、有架构（怎么做）3、有数据、有优化（做出了什么效果）这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比＋案例的形式讲给你听。一、项目背景：让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结：好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机：1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构：写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法（架构分层法）:系统分为两阶段（数据准备＋应用推理），三大模块（知识构建、检索召回、生成优化），并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一：数据准备1.数据清洗：多源异构文档（ PDF 、 OCR 图片、视频字幕）统一结构化，过滤噪声。2.文本切块策略：采用动态窗口＋语义聚类切分，保证上下文完整性，避免语义断裂。3.Embedding 向量化：使用中文优化模型 BGE - large ，构建 Milvus 向量索引（ HNSW 结构），支持百万级检索。阶段二：应用层1.多路召回机制：结合语义检索与倒排检索，通过 RRF 融合排序策略提升相关性；2. Prompt 工程优化：设计结构化 Prompt 模板，限制模型回答边界，缓解幻觉；3.缓存与响应优化：引入 Redis 缓存层与分层索引机制，将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献：写出你在推动系统演进这句话有三个关键点：1.主导:你是参与者还是决策者？2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

写论文这件事，对我来说不是“难”，而是反复崩溃、反复自愈。😵‍💫 崩溃时刻一：选题阶段最痛苦的不是没想法，而是每个想法都不行。想 A，导师说“太大”想 B，导师说“没新意”想 C，导师说“你这个做不完”最后常常陷入一种状态：“那我到底该想点什么？”🔬 崩溃时刻二：实验不收敛 / 结果全是负的代码跑一晚上，第二天一看——全是废图。改参数、改方法、重跑，循环往复。最崩的一次是：刚觉得“这下稳了”，导师一句：“你这个结果，说明不了问题。”那一刻是真的想关电脑走人。💬 崩溃时刻三：和导师沟通不是导师不好，而是你永远不知道 TA 想要的是哪种“改一改”。“再完善一下”≈ 推倒重来“思路可以，但不...

作为电子信息工程专业的应届生，求职嵌入式软件开发岗位，最近格外关注2026年行业发展趋势。从所学专业和实习经历来看，嵌入式技术在农业物联网、工业控制领域的应用场景一直在拓展，自己做的STM32农业大棚监控系统课题，也能感受到农业智能化的需求增长。但不确定2026年嵌入式赛道的细分领域哪些会迎来爆发，比如车规级嵌入式、低功耗物联网嵌入式是否还有上升空间，也想知道哪些相关行业可能面临调整。希望了解行业内的真实情况，为求职方向和技能学习做更精准的规划。