我刚进入量化行业做校招也模仿互联网公司搞了一个所谓的顶尖人才招聘计划，但半年时间以后，我怎么都觉得这件事不对，本质上其他公司搞顶尖人才计划是为了要区别普通校招，而我们也并不存在这样的困惑啊，所以想通以后，整个招聘宣传都变简单了很多。

看《额尔古纳河右岸》买了三箱白桦树汁，喝起来感觉也就比普通的水稍微有点甜味，但以前物质匮乏，桦树汁就算是绝佳饮品了。

英雄联盟手游打到朋友圈第一后，还是决定卸载了，玩游戏本应该是个快乐的事情，但发现一旦过度看重胜负的时候，也就没那么有趣了。

朋友圈有两位大牛在Augment Inc工作，通过他们的宣传顺带了解了下这家公司，直觉上代码助手还真是一个好的创业方向，虽然短期看起代码助手大规模商用还不太行，但是几年后肯定会影响计算机行业的就业情况，尤其在一些技术要求没那么高的企业，用人需求可能就更少了。

我确实这两年幸福快乐了很多，很多事情会变得很容易满足，比如现在每天骑车上下班，听上一段小宇宙的广播，也会非常享受。

收获的书、美景和萌兰

不管背景多么好的人，一旦发现不适合的点就应该立即终止流程，尤其针对一些关键岗位，能犯错的机会其实非常少，从长远看，也正是一次次细微的招聘差异才会造就你和竞争对手团队的不同。

虽然我不是很理解QS排名的意义，但这些年我不管在哪个公司，写QS排名的简历一定是被优先淘汰的。

现在有很多公司很在意候选人职业的稳定性，比较常见的是卡三年两跳和五年三跳，在我看来这并不合理，相比稳定性更应该关注的是每个人职业选择背后的逻辑，而一刀切的去筛选往往结果也会适得其反，比如有些人看似稳定，但公司和业务其实早已走了下坡路，这样的稳定其实没什么意义，而有些人虽然换工作频繁，但却总能抓住向上的机会，越来越好，这样的人反而更应该值得去争取。

读完施一公的《自我突围》，没想到最后还有意外惊喜。

面试一个同学，问他为什么选择量化，他说因为量化让他觉得还有出人头地的机会，这句话好有穿透力，一下让我回到了十年前，那时候大学毕业也并不知道要做什么，但唯一坚定的是要去互联网行业。

字节为了豆包团队第一次发布了顶尖人才招聘计划，可见大模型的人才竞争有多么激烈，宣传中还附带了豆包的一众核心团队，在我看来这恰恰暴漏了字节目前最大的短板，就是他们在大模型这件事上内部还没有统一，当然这可能也有另一层的考虑，就是字节认为大模型这件事还没到拼刺刀的时候，还有时间可以尝试不同的路线，确实如果按照一个非常高的招聘标准去看国内的大模型团队，大部分都是昨日黄花人才类型的架构并不惧威胁，但就像我之前说的 moonshoot 和deepseek 在其中明显不同，他们太年轻太有想象力了，不过前段时间 moonshot 自己玩花活，肯定会影响后续的人才吸引， deepseek 最强大模型发布也暴漏了他们经验丰富工程师的短缺，另外他们选择开源，从发 paper 的作者看还是缺少一些顶尖Ai 天才的出现。看来故事远未结束，长时间都将是未完待续。

今天最开心的事，我们给一位大一Codeforces红黑名的同学发了实习offer，他两次投递我们，视乾象为唯一选择，虽然面试能力没问题，但我还是非常担心部门会因为他年级太小不提供机会，幸运的是这种担心是多余的，最终我们没有彼此错过，这也印证了那句话Talk is cheap. Show me the code

以前在大厂做招聘，人只是数据，谁来谁走无关紧要，但现在却完全不一样，前阵子错失了一个人才，郁闷了快一个月，现在还没恢复过来。