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a 进的需要学到什么程度可以找实习?我们还是以真实案例去分析一下,看看已经找到 a 进的实习的同学学到什么程度才找到实习,因为真实,所以更具参考性。大家呢,如果想找 a 进的实习,可以参考下,尤其是大四的,建议认真看, 因为他也是大四,双非一本。这个就是正式岗位,只不过是先实习再转正,实习薪资是四千六,转正十二 k, 地点上海,看看需要学什么技术,这个呢,是 ai 应用下的全部技术,这个呢,是他所掌握的 ai 应用技术, 虽然说他掌握的不多,但是呢,他把重要的基础和 skills 掌握了,一般来说是使用 skills 来表示 ai 应用下的这个技术, 所以说虽然掌握的少,但是呢,他把该掌握的都掌握了啊。能找到实习的一个重要原因, microsoft 和 ready, 这个是后端的中间建技术, doc 之类的,这个是共同化能力的相关技术。 总结,其实上面的这位同学并没有掌握全部的 ai 应用知识,但是也找到了,说明这个 ai 的 岗位要求确实不高,建议如果你要找 ai 应用的七个部分都学一下,这样更稳,找到实习的概率更大。 内容就是 skills, 阿拉莫本地大模型部署, mcp 协议, ig 知识库, agent, skills, agent, agent team。 其中呢, mcp 协议和 agent team 了解一下就行,不用深入学习,因为用的不多。什么项目啊,我们来看一下项目,两个都很简单哈,一个是 agent, 一个是 agent。 总结,其实从上面图片可以看出,项目要求并不高,我建议做含有 agent 的 agent 项目,有人可能会说, agent 的 岗位做个 agent 就 行了,和 agent 有 什么关系? 需要做它吗?首先,你要搞清楚 a g 的 智能体和普通 ai 的 本质区别, ai 呢,可以自主判断调用什么外部工具完成工作,普通 ai 只能回答问题。 i g 知识库是辅助 ai, 让 ai 回答更精准的一个工具, 所以 ai 的 智能体也可以使用这个工具,有了 ai 的 ai 呢,更强大。而且一个项目同时包含 ai 的 和 ai, 说明 ai 用的核心知识你掌握的好,因为你可以把它们结合起来做成一个项目。 ai 和 ai 的 放在一起做成一个项目也很省事,不用分开做两个项目。 其次,同时还有 a 技能和 i a g 的 项目,建议做两个,这样刚刚好。然后,系统条一定要考虑既对 i a g 和 i a g 的 系统条优, i a g 最合一的问题就是检测质量,检测的不准,他回答的就不准。 a g 的 问题是工具调用链路长,不稳定。面试的时候人家可能会问你对 i a g 和 a g 的 系统条优,你要是没有做过系统条优,你就回答不上来。面试的话就会大打折扣。总结,当你把 ai 用的七大部分学完了,就是我刚刚讲过的,面试的话就会大打折扣。总结,当你把 ai 用的七大部分学完了,就是我刚刚讲的,面试的话就会大打折扣。总结,当你把 ai 用的七大部分学完了,就可以找实习了。

hello, 大家好,这里是永泽。如果你参与今年暑期十一的面试,那么你就会发现,在大大小小公司的面经以及你自己面试中, agent 是 毫无疑问的一个热点。那么 agent 到底是什么? ai 应用?工程师又需要什么样的特质?今天就由我来为大家介绍一下。 在我的前两段实习之中,也做过一些小的 agent, 但我对 agent 的 理解一直是比较广而不深,所以我找来了我的朋友,他在之前在百度和智普都分别做过 agent 的 实习,由他来为我做这么一个 ai 应用和 agent 的 这么一个学习路线。 这个路线呢,是与所有护端工作室进行这么一个际界境界。计算机伙计就是这样一直学习,去年还是清一色分布式和微服务,今年已经变成一对 ai 了。嗯,这一点我是非常清楚的。在去年十一月份,十二月份我在找实习的时候, a 阵呢,并不是热门,反而是一个加分点,如果你了解,你知道,那会对你有一些加分,那么在今年的三四月份,它需要你变成了一个你必须会的知识, 它本质上都是工程化的问题。所以如果对 ai 还有恐惧的话,可以试着了解一下。这个强调语言不重要,随着 ai 时代的发展,语言学习成本愈发降低,不要纠结自己使用什么语言,你喜欢哪个语言就用哪个语言去写。 这件事我想说了,最近直播有很多同学来问,关于 agent, 我 要不要学,去学 python, 我 要不要不要再学 java? 我觉得在 ai 时代,嗯,语言是最小的这么一个限制,你只要学会基础的语法,那么后续的编写,呃,我觉得用现在的抠点 a 正的来说是非常顺利的,也是非常简单的。 我的建议是千万不要手写一只 y o 抠点就够了,只要达到你最后实验效果就够,那你就合格了。那么第一点,我们要介绍 ai 用工程师和 a 正的到底是什么? a n 应用工程师就是在传统后端的基础上接入 l i m, 这里也会有并发症一致性等等。这个并发症一致性大家都会发现,这就是我们后端原先我们就要学的系列一些东西,就像很传统的宿对工程等等。那么 agent 就是 一个能思考,能调用工具,能执行任务的这么一个程序,系统 本质的拆解一个 agent 就 等于一个大脑,比如 l i m 手脚 torso m c p 记忆 memory 和规划。 那么总共呢?我们会拆分成三到四阶段来完成这么一个学习路线。一个介绍学习路线阶段一就是 ai 扫描 lm 基础的认认知就是我们知道,比如说 token, 这个 token 我 相信大家都知道,因为大家都在花钱换买 token 嘛。 上下文窗口温度投屁幻觉,为什么会胡说的呢?证明有提示工程指南,这个具体我就不展开了。 阶段二就是 a n 应用基础,学什么 prime, prime engineer 就 不是写提示词,而写接口协议,大家在进行后端开发的时候,有时候会为前端写这么一个 api, 就是 swagger 嘛。那么 在我的认知里头,这也是一个接口协议,你是为了控制 a r m 的 输出,重点就是一个结构化输出 jason, 然后如果加 test, 加上这么一个约束,少即是多。 第二就是 faction calling, 这就是核心能力,让 i o m 从聊天变成调用 api。 第三个就是 rack 非常重要,让 agent 呢拥有你所拥有的知识, 为什么需要 rack? i o m 不知道你私有的数据,然后由于幻觉无法实时更新。就比如说我想让一个 训练好的大模型知道今天 nba 的 比赛结果,他是不知道,因为可能他的训练数据截止在二五年,那他需要用一个芝士库,外基的芝士库来获得今天的比赛结果,或者需要调用托尔来进行这么一个实时的搜查。那么 reg 是 目前 a 阵的技术战中使用最广泛,商业化最广泛的技术。 详细 rap 介绍呢?在这些路线呢,也都有啊,包括像最强的解析 rap 这么一个帝王分析。然后阶段一就是有一个自测,就是做一个知识问答。这么一个 agent 功能呢,就是上传文档,选取文档啊,这么一个向量化,然后再 im 继续文档回答啊,这是一个非常简单的一个 啊, reg 的 这么一个小工程,那么大家可以试用这么一个 web coding 嘛,就是通过 web coding 使用一些,写一些小 demo, 我 觉得这些使用基础的像 deepstack, 它都能完全来做。 嗯,来完成这么一个阶段一,这么一个小了这么一个编写,那么后续呢?还会有一些不?呃,像阶段三都写 agent, 然后包括像后续有些 agent 的 hines 也是我们最近比较火的 hinesignee, 都是放在后续的路线来介绍。嗯,今天呢,就先给大家呃进行这么一个简单的呃介绍,关于 agent 这么一个学习路线以及 raag 这么一个 agent 比较重要的一些知识 啊,后续的课程呢?慢慢会给大家。呃,分阶段来出。嗯,谢谢大家,谢谢大家关注我,因为我自己也属于要对 agent 进行这么一个深入的学习,所以跟大家希望能跟大家一起进步。

兄弟们,感觉好像真找到适合我的工作了,我发现我好像真挺适合干产品经理的, 最近投了一些简历嘛,一些大厂的暑期实习啊,这里面包括一些 ai 的 应用开发,还有 ai 产品经理,然后整体面试的感觉啊, 对于 ai 技术技术来说,因为他需要问你很多一些技术方面的问题,一些啊,甚至是底层的东西那,哎,这时候不知道就是不知道,所以就感觉你还是需要背很多东西,知道很多东西。但是刚刚面了一个 ai 产品经理, 感觉这个聊天一样轻松,就是,呃,根本都不需要思考什么,根本都不需要想什么,就把我我的这个思考方式和思考的这个思路啊告诉他,就感觉还不错了。然后面试官也觉得, 哎,我虽然我没有这个产品的经验啊,我之前只做过开发,但是他他也给出评价,就是说我还挺适合做产品经理的。 后面啊,后面看看面试结果啊,因为像 ai 应用开发,还有这个 ai 产品经理啊,都都面试过了,然后接下来就等结果了。

零基础入门 a 证需要学从头学起,学哪些技能才能去找实习呢?主播是什么水平呢?二本计算机语言基础学的也一般,字典也是从啥都不懂,一路踩坑踩过来的,一开始学的时候又是大模型又是框架,看着头都大了, 后来自己也慢慢摸出一些门道了。今天跟大家讲一下我是怎么学的。首先第一块就是先把 python 基础搞定,不用学太深,会点基础语法,能写个简单的小脚本,能调用个接口就够用了。 常用的库也就那几个,你照着练个两三天,基本都能上手实操了,不用死磕语法,够用就行。然后就是大模型的基础用法,说白了就是会调拆的 gpt 通,一千问这些的 api, 会写提示词,能看懂模型返回来的 jason 数据格式,知道了他说了啥,要干啥,这就够了。 再顺带学点简单的工具雕,有写个能搜索,能算数,能读写文件的小函数,知道怎么跟模型描述这个工具,让他知道什么时候该用就完事了。第二款就是搞懂 agent 到底是怎么干活的,最核心的就是 react 框架,简单的来讲就是先让他思考,再行动,再观察结果,然后循环这几个过程。 你得明白智能体呢几个基本部分,记忆、规划、执行、反思。比如怎么存聊天记录,怎么把大务任务拆成小任务,做完了怎么复盘优化,还有多轮对话,别让它失忆,怎么存历史,怎么控制长度,这些小细节一定要注意。第三块就是工程上的小技巧,让你的 a 政策能跑起来不崩。 首先让模型乖乖输出 jason 这样的结构化内容,不然你都没有办法调用这些工具,然后会来简单的流程控制工具跑崩了怎么补货异常, 这些小技巧扎上去,你的 agent 就 稳多了。第四款就是进阶一点的内容了,想做的更有技术含量就得学这些。一个任务规划,把复杂的活拆成一步一步来。再一个是 r a g, 让 agent 接上知识库,让他的回答更专业,不乱编。还有多智能体协助, 一个负责审查资料,一个负责写代码,一个负责审核分工干活。最后我再总结一下,框架真的不用贪多,精通一个就够了。 通用场景就学 learn train, 生态全好用,偏知识库就学 linux, 数学理论也不用死磕,懂点基础概念,知道大模型能干什么,不能干什么就不完就够 了。全程不需要你特别懂里边的理论,只需要理解各个模块的逻辑处理就行了,实操为主, a 阵的不上手哒很难学会。主播也是整理了一些适合小白的学习资料,有需要的可以在评论区打个 a 阵的带走。下期给大家分享几个我觉得还不错的学习课程,有兴趣的可以支持三连主播,我们下期见!

刚说那问题,自学怎么去转?自学第一怎么办?你要先了解 a a 训练师在招聘岗位呢?他们到底是干嘛的?包括我现在可以先说一下他的工作内容,什么是数据收集,数据收集是干嘛的?包括 a a 训练师,他需要一些模型训练,模型训练有什么流程? 模拟训练相当有三个流程,我先跟你说结构,要了解模型三、模型训练有三个流程,就是预训练、强化学习就是预训练阶段,强化学习阶段,这两个大阶段是需要 a 训练师参与的。 紧跟着之后你先要去查,因为你现在上小破站任何或者是抖音平台,你去查模拟训练有哪些阶段, 了解基础模型的训练阶段之后,之后你再去干嘛?第二步,你再去看,再去看 boss, 他 有哪些岗位的要求?比如 现在跟你说一下啊,我给你,我现在我裁剪一个 boss 的 要求,比如他要求你要求你什么?你对数据敏感,包括他说了,比如他照片上写一个数据标注管理经验是什么意思, 对不对?你直接问模型,我要入职 a 训练师应该做哪些准备?你问豆包,他会给你讲的很一个结构性的告诉你,你先对这个岗位有一些具体的了解, 你知道吧?先对这个岗位,你先从我说的小白转行,先对这个岗位有基础的认知,就像咱们之前转设计一样对不对?无论你是干网页设计或者 ui 设计或者平面设计, 对不对?我们也是从不会到转到这行的,我们是不是也要学一些基础软件,对不对?我们先知道这个设计需要哪些软件?比如我去干平面设计,我需要掌握哪几个软件?主流的软件对不对?你网页设计和平面设计你需要掌握,软件又不一样,对不对?你现在比如干 ui 设计, 他的软件能力可能只需要你懂一些 figma、 sketch, 他 可能就不需要你懂 ps 了。比如你干那些平面设计,可能是不是需要你的 ps 功底, ps 软件更熟练一些?这就是你要细节到这。第一步就是你要去细化 a 训练师他具体的要求,你整个一些流程大概了解完了之后 之后,你在干嘛?看看某书,小某书里面也会有人分享 a 训练师具体的去收集去。第二步就相当于你要收集信息,收集那些已经在职的人,他们发的一些帖子,发的一些问题,把它整理下来,这就是你会对这个岗位又有一个进一步的认识。 天涯你还在,你可以扣个一,我就继续说。你还在,我继续往下说。好,那我就继续说。说到第二步了,现在是我们因为现在信息很好收集很透明,所以你把我前面说那些流程,你整理下来,梳理下来,完了之后, 你就会对 a a 训练师有一个比那些比你之前没有去深入了解过会明显一点。还有你可以搜搜公众号,我的小五,小五的公众号你直接说小五杠 a, a 里面我写了三篇 a 训练师相关的,写的很细,相当于我们课程里面的东西。小五杠 a 这个公众号你回头可以加搜一下,之后你会很了解模型具体是干嘛的,你了解完之后再干嘛? 再去小某书去搜别人面试的一些问题,其,其实我直播间也准备了面试问题,我只是这是用手机播的,我之前用电脑播,会把面试问题投到屏幕上,那个也是免费分享的。 如果你想要那个面试问题,你后期如果真的想自己尝试入这个岗位,我准备的都是我们自己实际去面的面试问题,我们把它大概整理了有六七十条,就真实的 a、 h、 s 面试的问题,这些信息你也能收集到 好。面试问题收集到完之后了,你下面开始干嘛?直接根据他的简历去投,投那些你不想入职的公司或者是城市,比如你想投一线的深圳那边的公司,或者杭州的一些模型公司,你确定不会去那些城市,你就直接大胆投,但凡有人面你,你就直接面,因为现在基本上都线上面, 很少会让你直接线下的,基本都线上线上。你念完之后一定要去录音,录他们问的问题,录他们问的问题,你第一次肯定他们问的你一点都听不懂,没关系,强忍住,我们之前也这样,我俩也之前这样面了六七家, 大概你真实的他们手里的面试问题,他们问了什么东西,你心里也清楚了,紧跟着把它整理下来,整理下来之后干嘛?去查 去查,因为你现在用 ai 工具搜每一个问题基本上都能得到答案,这就是现在 ai 模型, ai 大 元模型对我们最好的点就是我们基本上问的一些问题,他都能给一些基础的认知,所以你把你之前你自己亲自下场面的面试 那个录音给自己整理完,这就我说的面试第二排、第三排干嘛第三排?比如你对整个的面试大概流程的就清楚之后再投你想投的公司, 再投你厂头公司。这个时候一定谨记,经常再次你,哪怕你准备一个月的时间,你投完之后,你真的拿到 off 了, 你觉得你没干过,你心里没底,但你可以不去,但是你最起码你对这个岗位,你发现你一定记住这个岗位门槛很低。为什么这个岗位门槛低?因为他相当于我给你举个例子,我给你举个现实中实际工作的例子。比如你问秦始皇出生于哪一年? a 模型说公元前二百一十年。 b 模型回答,公公元前二百一十四年。然后又紧接着又他开始延展一些数据信息,数据什么? 秦始皇不单只是统一了六国不单,还做了焚书坑儒这个事件,还统一了货币书通文、车通轨,他还会把秦始皇一些衍生的一些信息告诉你。这个时候你去作为 a 选项时,去判断这个模型,哪个模型回答的好,哪个模型回答的差, 你去给这个模型打分,给这个数据打分,打完分之后,你再给到模型投一个模型,模型就会自己,这就相当于 rew 的 model。 在 模型训练里面就是要强化学习, 先是由人类来指导指导 ai, 这就是 ai 训练时,它要规则,写些数据规则进行规,那些数据规则就是来给那些我们问的问题,包括我们问的 ai 每一段话, ai 给我们回回答的每一段话都是一条数据, 这是这后面背后都是通过 ai, ai 训练师,也就是我们调教过的,你认为如果你不调教模型的话,你可能会问到一些乱七八糟的问题,包括一些论语问题、道德问题,对不对?你现在我们现在问 ai 基本上不会出现那些问题,这些都是规则,就是 ai 训练师的背后写了一些规则。 这就我先说自学整个阶段,这样基本上自学如果你真的爱做到,绝对有面试,因为有人尝试过。

最近看到了一套美的的 ai agent 的 实习面经,题目难度中等,看似是在考八股,实则更多的是考察我们的工程落地思维。下面我们就来一起分析一下美的的 ai agent 题目应该怎么对答吧。第一题,面试官问什么是 ai agent? 它和传统 l l m 应用有什么区别? 很多人会直接说, agent 就是 能调用工具的大模型。这个答案不能说完全错,但太假,面市里基本只能算入门。真正高分的回答要讲五个点,目标驱动、任务规划、工具调用、记忆、状态反馈、闭环。 传统 l l m 应用通常是用户问一句,模型答一句,而 a g t 更像一个围绕目标持续行动的系统,它不仅要生成文本,还要能规划步骤、调用工具、使用记忆,并根据反馈继续调整动作。核心区别就一句话,从单次生成变成可执行任务的闭环。 这套题表面看都是八股,其实真正考的是工程落地能力。你能不能讲清楚,工具怎么调,状态怎么存、失败怎么兜底、效果怎么评估才是面试官真正关注的。第二道题,什么是方声 callin 在 a 整数中怎么落地?方胜 call 零不是模型真的执行函数,而是模型按照约定格式选择工具并生成调用参数。落地时要先注册工具 cdma, 让模型判断是否需要调用工具,然后模型生成工具名和参数,后端校验参数并执行, 最后把工具结果回填给模型。这里最关键的是参数校验、异常处理、权限控制和兜底机制不能省。第三道题, react 框架原理是什么? react 是 reasoning 加 acting, 也就是让模型在推理和行动之间循环。简单说,模型根据当前状态决定下一步动作,如果需要外部信息,就调用工具 工具返回结果后,模型再继续判断下一步。它适合需要外部信息多步操作和工具调用的任务,但一定要控制最大步数,避免循环调用。第四道题, 如何设计一个支持多轮对话的 agent? 不要只说保存上下文,这也是典型低分答案。更完整的设计是保存绘画状态、最近对话任务进度和必要记忆。 每轮输入进来之后,先结合上下文理解用户意图,再决定是直接回答解锁知识库还是调用工具。同时还要做上下文压缩和过期处理,否则轮次一多, agent 很 容易越聊越乱。第五道题, a t。 的 记忆机制如何存储和管理?短期记忆可以放当前绘画任务状态和临时上下文,长期记忆可以放稳定偏好用户画像或历史结论。存储上可以用数据库、向量库或缓存,但记忆不是越多越好,关键是要可更新、可删除、可解释, 不能偷偷无限沉淀。第六道题, r a g。 的 工作流程是什么? reg 简单说就是先解锁再生成。离线阶段要做文档解析、清洗切块、向量化和入库。在线阶段要把用户问题向量化,召回相关片段,必要时做重排,最后让模型基于片段回答。 重点不是让模型自由发挥,而是让答案有外部知识支撑,最好还能给出引用来源。第七道题, r a g 里如何通过重排和限压优化准确率?成排就是对初步招回的结果重新排序,把真正能回答问题的片段放到前面, high 的是先生成一段假设性回答或假设性文档,再 用它去检测式和用户问题太短太模糊导致直接检测效果不好的情况。但这些优化一定要看评测数据,不能只凭感觉能讲到评测及召回率、命中率和人工评估 会更加分。第八道题, l l m 幻觉问题如何缓解?不要只说优化 prompt 这个答案太薄了。更完整的思路是用 read 提供依据,用工具查询实时数据,用约束提示词限制编造,再加引用来源和答案叫验。高风险场景还要有人审获,规则都抵。但一定要记住一句话,幻觉不能彻底消失, 只能通过工程手段降低概率。第九道题, landry, land graph 这类框架的优缺点是什么?优点是组建多,上手快,适合快速搭建 a 侦探 ig 和工作流圆形。缺点是抽象层多复杂,业务里调试和定制会变难。工程上可以先用框架验证思路,但核心链路最好保持可控、可观测、可替换。第十道题,如何实现一个 简单的文本相似度计算函数?常见做法是先把文本转成像量,再计算余弦相似度。没有 in binding 时,也可以用磁带模型或 t f i d f 做近似。面试里重点不是背名词,而是讲清楚三个步骤,文本怎么向量化,相似度怎么算,一直怎么判断。所以这套题表面是在问 agent r a g 和方胜拷令,其实真正考的是工程能力。面试官更关心的是你能不能把概念讲清楚,能不能考虑参数叫验异常兜底状态管理、可观测性和评测数据。如果你只会说 agent 会规划,会调用工具, 那只能算入门,真正拉开差距的是你能不能讲出工程落地里的坑。最后,需要 ai agent y a g 大 模型应用方向面试资料的可以在下面留学习,我挨个同步给大家。

hello, 大家好。嗯,今天是我作为 ai 产品经理实习的第四天,我想跟大家分享一下,呃,如何从一个产普通的产品经理或者说一个传统的开发去转为 ai 产品经理。 首先 ai 产品经理可能需要做很多种不同类型的工作,比如有的人他会去做模型的测评,对吧?或者说 a 卷子的测评,他需要 构建一个测评体系啊,让每次的这个开发出来的这个 agent 或者是这个模型它检测它的能力到底有没有提升,它的质量是怎么样的。那这这是 ai 产品经理的一个工作方向。 第二个工作方向呢,就是去做模型的选型,就是有的时候你啊不一定,对吧?就是什么模型贵就去选什么模型,因为你要考虑到成本,考虑到那个回答的这个时间响应速度, 所以呢,你就需要去在众多的呃大模型当中去选择什么样的模型是合适的,那这是第二个工作方向。第三个呢,可能是, 嗯,它也是一些跟开发的工作有点重合,就是去利用 ai 去啊,去做传统产品的一些工作,并且加上开发的工作,比如说,呃,传统开发需要画图啊,需要出一些设计啊 啊,甚至是传统的,嗯,开发它需要去开发前端,开发后端这些,那现在的有的 ai 产品经理 他可能就需要做这些工作,那我目前啊做的所做的主要的一个工作就是这一类,就是说利用去 ai 去开发,那这也是公司的一个目前正在探索的一个方向。 那介绍完这个,那我再介绍一下。呃,就是,嗯,为什么要选择 ai 产品经理? 其实你可以看得见啊,不管你是传统的产品经理还是传统的开发者,你如果经常使用 ai, 你 就能感受到 ai 的 能力越来越强, 特别是 ai 在 这个像代码开发上面,或者是产品的设计上面,它的能力越来越强,你就能预预测到 未来这些传统的产品经理和传统的开发者,他们的岗位的稀缺性一定是在减少的,那么就一就是 ai 取代他们的,这可能性就会越来越大, 特别是你呢,在一些新闻当中,新闻当中看到各个大的公司,他们都在不断的去探索,不断的去利用 ai, 到底怎么样去能更好的取代我们程序员或者是普通的产品经理啊,这些人员,因为因为,嗯, 一个调查就显示嘛,呃,就是全球的这个服务,呃,这个全球的这个,呃 雇佣,这里面的经济,就是,嗯,岗位人员的这些,发工资的这些,这些经济远远超过大大的超过那些,比如说些啊,商品的交易啊,或者萨斯服务啊这些这些上面的经济, 那只需要在人员上面去啊,挖一个口子去,比如说拿将百分之十的人优化成用 ai, 那 就必那 这多出来的钱都远远的超过啊,过去的这种传统提供服务的这样的公司的这样的经济。所以呢,未来啊,这些公司一定是会啊,去不断的去取代人,不断的去把这些工资转化成他们的收入, 那这就是提到了重要性,那接下来就是说,嗯,你怎么去转吧?就是啊,我,我这个视频只是讲我这个工作方向嘛,就是说用 ai 进行开发这个, 那其实啊,对于传统的开发者来说,比如说后段开发,他转成啊我这样的一个 ai 产品经理是相对比较容易的,因为他有开发的经验啊,他, 呃,在使用 ai 的 时候,他知道架构大概是怎么设计啊?他这哪里会有问题?他知道开发一个系统,开发一个程序大概是什么样的流程,大概有需要哪些组成的部分。 但如果你是一个传统的啊产品经理,你想用 ai 来开发东西,这就困难很多。嗯,不是,你,呃,平时开发过一个 demo 或者是一个网页,你就觉得你能够开发出一个能用在公司 啊,能用在生产生产环境当中一个企业级的这样的一个应用,这其中牵扯了好多架构的设计啊啊,比如说这个前端,后端还有测试, 对吧?里面还包括业务的逻辑啊,业务的架构,还有这个数据库的选型,还有各种并发各种的等等。所以说,嗯,普通的产,普通的产品经理更难 啊,转成这样的一个 ai 产品经理。但是啊,普通啊,普通的一个开发呢,相对而相对容易很多, 那普通产品经理他要去怎么做才能转呢啊?一方面你可以选择其他类啊方向的工作,比如说刚才提到的前两个就是模型的这个测评,或者是模型的选型,这样的啊,如果你确实是工作,需要你这样去用 ai 来开发 来取代,比如说前端、后端这些开发,那你就需要真正的去做一些一些项目,去了解了解一些开发当中的一些底层知识, 他到底一个程序到底是怎么构成的那,呃,只要你肯学呢?也也是啊,没什么问题的。

又到校招、实习和跳槽需求集中的时间,很多人开始反复刷 j d 改简历。但这条视频不是聊求职技巧,而是借这个场景,看看一个人怎么把真实需求跑成一个可验证的 ai 应用。 对一个 o p c 创业者来说,第一步通常不是做完整平台,而是先抓住一个普遍的痛点,用户需要优化简历, 所以体验入口就是上传主简历,粘贴目标 j d 点击开始分析,系统会先生成岗位匹配报告,优势是什么, 短板在哪里,缺了哪些关键词、哪些项目结果需要量化,然后对照 j d 帮用户逐一修改,让他更贴合岗位需求。接下来,他会继续生成定制简历、求知信、邮件标题和投递话术,形成一份完整投递包。但用户通常不会只投一个岗位, 当他导入多个 jd 付费 agent, 就 可以判断哪些岗位更值得优先投。在为不同岗位生成对应材料投递前,系统会停在确认页, ai 可以 辅助分析、生成和填写,但最终投不投,必须由用户确认。 一个 ai 应用从想法走到落地,最容易卡住的往往不是创意,而是运行环境、模型接入和任务执行。 这时我们提供一套快速实现的方式,应用跑在七牛云拉斯上,模型能力接入 mas, 涉及自动化执行的部分,再交给欧本克洛这类 agent。 这只是一个例子,对 opc 创业者来说,关键是把一个真实流程产品化。关注我们,帮你从想法到落地更进一步。

哥,我待会学员给我发个截图啊,一点开一看,阿里有分,我看了好几秒,不是因为阿里有多稀罕,我清楚他几个月怎么熬过来的,对吧?二 a 的 本科, q s 的 硕士,科班出身,这个背景是市场上是能打的,他前后投了二十多场腾讯,二面挂快手,三面搞,中间还有一些公司一面都没下完,最崩溃的是 对吧?他在问我是不是他自己是不是要搞技术,对吧?因为为什么现在传统加班后端的增速在放缓。哎,印度的 这个岗位的萌长,他也自己感受到。云网业方转也是报名的一个学员,对吧?他其实转型没有那么难,他底子好,对吧?其实一两个月就上手了。问题在面试那后面复盘,其实有一个共同规律,就是啊,项目经理讲不出来,不是没东西做,是讲的方向完全不对,对吧?怎么穿? 就是说问到项目他开始对技术名词,对吧?问到第二层怎么做决策,答不上来,问长引题,基本上问一个倒一个。那我们做三件事,对吧?首先第一是拆项目,不是说简章对旧站,而是说这个项目他的面试回答去解决什么问题。项目经理,面试官其实想问的就是你解决什么问题是吧?有什么背景,做什么东西,有什么成果? 然后四月二十四号一面试,五月七号二面,五月八号三面,五月十二号安全面,对吧?后面就基本上 oppo 的 阿里的 ai 研发的手机, oppo 拿到 oppo 了也是会到的。学 员啊,求知这个方向其实方法很重要,我做很多球,我做这么久球,我发现是很多人面试官他就没有这关系,信息差,面试考点是面试能力是吧?面试官拿到你简历一刻他就想去怎么问你了,对吧? 前前后一个多月他代码能力没变,这种能力没变其实也就是面试能力变了。那 a 方向其实也非常的有很多人,对吧?你简上大家东西都差不多,但是更重要是什么?看你能不能把项目讲清楚 对吧?如果说你一个人投了很多简历也没有回音啊,或者面试总发了二三遍,不是你的能力不行,是你其实也不知道方向,需要亲戚人给你个建议调整这个简历方向啊。但如果你需要也是想报这个 a a 类的相关辅导也得找我。

ok, 大家好啊,今天和大家分享一下怎么使用这个国内的自己的一款 ide, 好 吧?叫 t i e。 然后最近小米有那个百万亿 token 的 那个创者激励那个活动,然后我也是领到了一个两亿的一个 token。 好 吧,然后今天看怎么接入到这个里面。 然后这个你如果之前你用 vs code 开发的话,如果你用 vs code 开发的话,然后你你就可以直接从 vs code 里面导入进去。好吧,因为里面有些插件嗯,是找不到的,比如说 q 的 那个,那个助手 找不到的,所以你直接导进去就行,导进去就能用。 ok, 我 们稍等一下, 继续。天命。你好,这个咱们可以暂时挑过啊,让我们登录一下。嗯, 大家下这个软件的话,就在他官网下就行了,中国版的这个,然后下完之后你就那个傻瓜式安装就行了,点下一步就行了。 好,然后这边是我一个手机号, 然后咱们获取一下验证码, 然后登录一下。 好,现在其实就就就可以了,登录打开现在就可以了,先把这个关掉。对,然后他就自己就打开了 一局, 要不就不需要看了啊。然后这边就是他一个 a 阵子的工作区,这边是我们的一个代码的工作区, 看一下是否又到了。 ok, 现就现在已经导入进来了啊,有一些插件他是找不到的,比如这个。现在我不知道啊,上一次用的时候是找不到的,然后这个一般的话,嗯 嗯,它这个颜色主题颜色怎么怎么调来着,我忘了。 嗯,老师这里面看一下啊,主题我一般会用一个亮字,大家根据自己喜好来就行。 ok, 像现在咱们就是开始这个编辑一下,然后咱们从这里进来选择智能体,创建智能体。 呃,是这吧,我好像不是。这, 这是不是要添加模型啊?是什么不配其他模型?模型 id, mimo 模型 id 是 什么来着?我们看一下 这个 mimo 小 都是小写的, 一毛不有。然后密奥的话,我们好像是需要来这边去。 ok, 这是我连到的一个,嗯嗯,这个是要怎么怎么怎么去做的, 这个是不是我们需要去 创建一个 api, 我 们复制一下,我们每个输进去,然后这边是什么呢? 先看一下能不能添加成功,添加失败,这是为什么? 这调用这个根据发送过去的 api 是 用 您这个 u i l 在 哪, 然后是这个吗?哎,不对呀, 哦,这边是吧,一个完整的 u i l, 这个,这个, ok, 现在这一个模型就添加成功了,那现在的话,我们应该是可以就去选择一个了吧?这个咱们自定义的一个 memo, 一个 memo, 好 吧。嗯,这,这什么? ok, 现在应该就就可以了,大家就可以使用了。 ok, 刚才咱们把那个 memo 记录到这个,呃 br e 里面了。然后咱们现在来简单测试一下这个 memo, 啊,是怎么使用的啊?看咱们是不是接触成功了,可以,然后点击这边这个 ai 测蓝,把它打开,然后我们确定选的是迷蒙 v 二零五这个模型。那现在我们就简单测试一下吧,比如说,嗯, 在本目录下帮我写一个这个,嗯, hello, hello world 的 测试程序,写一个 c c 语言, hello, word 四日程序。嗯,我们来我们称要 s 点 c c, ok, 让我们看一下它是怎么来完成的,能不能完成。 ok, 大家注意一下,现在我这里还是零啊,然后我一会看一下它有没有。 ok, 现在已经生成完成了,然后我们现在保留它这个语法没有什么错误,然后我们验证一下,好吧。 ok, 这边也有打印,已经输出了,证明咱们这个 mino 确实是被调用的了。那我们刷进一下这里,看一下咱们 mino 是 不是被用了。哎,确实,你看已经使用了这个四万 token 了。 ok, 这就是咱们一个分享,大家感兴趣可以自己去试一下。然后它这个 miimo 的 话,应该到这个月底吧,大家都可以去申请,还是非常好通过的,只要把你的 get 链接填上去就行了。 ok。

适合你的实习岗位你找到了吗?是不是感觉无从下手,又找不到合适的实习岗位?不如来试一下我的方法,使用 ai 查询网络上别人不会注意到的公开信息。以我自己为例,我们先来说一些最基础的玩法。打开豆包,帮我在长沙找新媒体 实习,有关的岗位帮我做成一个列表,里面包含公司信息、实习岗位、薪资亮点、联系方式。稍等片刻,豆包就可以给你生成一份相对完善的实 岗位列表。还有更加进阶的玩法,如果你有小龙虾或者是像 workbody 这样子的 agent 工具,同样将提示词丢给 agent, 同时在后面添加给我生成一份 word 文档。稍等片刻,你就可以获得一份相对完善的实习岗位列表, 瞬间就可以拉开与别人的信息差。同样的逻辑,你可以用 ai 在 网络上查找许多别人不会去研究的公开信息。你还有什么更加新奇的玩法?欢迎在评论区留言。

假如你从二六年五月份开始学 ai agent, 要多久才能入行?答案是三个月。你不需要学一年算法,也不需要把大模型论文全看完。你要做的是用九十天跑通一条最短路径,每天两到三小时学核心概念,做三个项目,整理一份能投递的简历。 第一阶段,前两周只打基础。我们需要先搞懂 agent 到底在做什么。简单说,它不是普通聊天机器人,而是一个能自己拆任务、调用工具、记住信息返回结果的 ai 系统。这两周就只抓四个核心,大模型调用、任务规划、记忆机制、工具调用。学完不要停在笔记里,必须亲手做一个小 demo。 比如让 ai 自动查询资料、整理重点生成一段报告,能跑起来比看十节课都重要。第二阶段,第三到第四周,学 agent 的 工作方式,重点掌握三件事,让 ai 分 步骤思考,让 ai 边执行边观察结果,让 ai 自己检查答案。听起来复杂,其实落到项目里很简单。 比如你让它做一份竞品分析,它不能只输出一段废话,而是要先拆任务,再搜集信息,再提取卖点,再生成对比表,最后给出结论。这一步学会,你就从会提问的人 变成会设计 ai 工作流的人了。第三阶段,第二个月开始做项目,别做花架子项目,直接做企业最常见的三个方向,智能客服、个人知识库、自动化报告助手。 智能客服练的是多轮对话和意图识别,个人知识库练的是文档解析、向量检测和答案溯源。自动化报告助手练的是工具调用、信息整理和结构化输出。 这三个项目做完,你简历上就不再写了解 ai agent, 而是可以写独立完成基于 a 阶梯的知识库问答系统, 支持文档上传、语义解锁、引用来源和多轮追问。这句话面试官一看就知道你不是只看过概念。第四阶段,第三个月专门为求职做准备,你要做三件事,第一,把项目部署出来,能现场演示。第二,把项目过程写清楚,包括你用什么框架, 怎么设计流程怎么处理,回答不准确,怎么优化提示词。第三,准备高频面试问题,比如 agent 和普通聊天机器人的区别是什么?工具调用怎么做知识库?为什么会答错,怎么降低幻觉?多 agent 协助适合什么场景? 总之,企业招 ai 应用岗,不是要你造一个大模型,而是要你能把大模型接近业务流程,做出能用、稳定、可解释的应用。 所以这三个月的目标很明确,不是学完所有 ai 知识,而是做出能演示的项目,讲清楚项目逻辑,写尽简历拿去面试。最后,如果你不知道从哪开始,我把大模型基础 a 镇台路线图、项目模板和配套视频都整理好了,需要的话留学习,我挨个同步给大家,大家直接照着学,可以少走弯路。

a 政的开发方向,很多小伙伴是乱学瞎学,知识零零碎碎,而且你会发现不知道自己该往哪走,那这里面呢,两到三个月的入门计划,你大概需要怎么学?小赵是要强调根据你未来的规划的不一样,这是分两种不同的思路的,一种思路就是你现在对于 a 政开发这块是个空白。 那么这种小伙伴,你想成为 agent 的 开发工程师,建议你全套的去学。什么叫全套的学?先解决 python 和 python 框架,再解决深度学习,解决大模型,解决大模型的架构,解决算法,然后再切换到 agent 的 项目开发。 事实来讲, agent 的 这个东西最值钱的,也是最有效的学习,就是项目驱动。但是呢,这种小伙伴因为需要从底层 打捞自己的根基,一步一步的迈上来,找到一个全职的 offer。 其实来讲,这个过程差不多得需要五个多月。还有一种小伙伴是什么呢?他现在已经有很不 错的编程经验,只不过过去这么多年,做前端的,做 java 的, 做 c r 加的 c sharp 的 无所谓,他已经干了很多年的成学了,只是他现在缺乏结合 ai 的 能力。做 a 整开发 这种工程师转 a 值的,那就更方便。全程差不多两个月,最多三个月。那么这个过程大概需要怎么个流程呢?无非先花一周的时间补一下 python, 你 千万不要跟我杠说 python 也不是一周能搞定的,是这样的二八原则,花百分之二十的时间 学百分之八十的情况下用到的高频的那些 python 语法。 python 里边儿包含的东西太多了,但是很多东西跟你做 a 证开发没有什么直接关系,那么接下来呢,直面两大框架, long chain、 long graph。 先学 long chain, 先用 long chain 跑通一个项,再学 long graph, 再跑一个项,一个框架一个项。基本上来讲,你转型到 a 智能开发没有任何的问题。至于基础框架的那些语法, 依然是一个礼拜解决。就老程序员或者说你有 python 编程经验,千万不要在语法层面上纠结现在是什么时代,是 ai 时代, ai coding 能给你非常强的辅助, 千万不要背那些条条框框,就相当于拉低了自己的生产效率。那么未来呢?项目制驱动我刚才已经说了,都是在项目中一步一步的就把大家带出来了。 对于这个 ai 应用开发或者 ai 的 开发感兴趣的小伙伴,小赵是准备的全流程的一个路线图,非常清晰地展示出来了上线项目大家到底要学习哪些知识,哪些技能?感兴趣的小伙伴呢,可以找我领取。

今天来唠一唠,如果要是想干这个 ai 应用或者是 ai 的 开发的,这个都需要会一点啥呢?我这方面确实没啥了解啊,所以说我就找来了我身边的大神啊,就是通过三个问题来给大家一个大概的了解吧。啊, 那你首先先做一个自我介绍。大家好,我是栀子的同事,我其实是一个后台开发,但是最近一直在研究 ai 落地的相关的技术吧,所以主要还是看栀子有啥问题想问。我就是 先问第一个问题吧,就是现在我们如果只学一个 java 呀,或者只学一个前端,就你感觉还够用吗?其实从以前来说都不太够用,因为你现在看到市场上的招聘,那全都是全站的一个开发嘛,然后特别是 ai 来了之后,你不仅要写前端,后端你可能连测试和运维都要干了,所以如果你单纯只 学一个 java 或者 python, 或者是前前端的 real, 肯定也是不够用的,你可能都要有设计,就即使你不要,你不要了解很深,你也是要有一个全面的认知, 是一个项目的从零到一的落地的每个流程你可能都要略知一二,但也确实在我感觉就是啥呢,在 ai 时代就是人少活就变多了。 那我想问第二个问题,就是你看咱们学了这么多东西是吧?啊,我头就很大呀,就我天天背八股文,我还要写一些算法题啥的。那你说我,我现在还用整这么细完了,我是不是只会用就行了呀,你说 其实我也很讨厌刷算法题被骂过人吧。就是,但是呢,但是呢,如果你是想进大厂的话,据我了解啊,现在除了可能除了阿里有些部门是考察 web 扣顶之外, 呃,像别的大厂可能还是以立扣还是一个必选项吧,就如果想进还是得刷算法题,但是我个人认为现在性价比不高。也根据我自己的观察吧,就二六年上半年的时候,其实大家对考察算法题的兴趣也不大了,就主要还是要深挖吧。就二六年上半年的时候,其实大家对考察的会比较深一点,但是 传统的八国文还是会问的,包括像我们做后端的话,有一些什么中间件啊,然后有一些啊,场景题啊,可能以后会更加偏向于一些系统架构设计的一些题目, 但是如果你想要一个拿到一个比较好的 offer 的 话,可能还是得刷,虽然是很痛苦,但是我就感觉就是碰上一个好项目真的很不容易,就像咱们天天就写那老破登山改茬,我都写烦了, 就感觉挺恶心的。这所以说就第三个问题吧,就是说就是现在有这些 ai 这些新岗位啊,就相较于传统开发来说吧,就我们还需要再多学一点啥呢啊,就在能够了解到什么程度呢? 你要知道我们现在像 ai 港的开发语言不是很重要,包括 java, python, 这都无所谓,是最最重要的可能就是你要去了解 ai 应用相关的一些内容,可能会更加有助于在二十年找到一份心仪的工作。就比如说, 呃,我要了解 ai 的 对话的一个逻辑啊,包括 ai 的 知识库的一个增删改查,包括啊剪辑呀,向量化啊,召回啊之类的一些东西。首先你得是会用 ai 工具,其次你得去了解每一个 ai 工具的原理。就比如我举个例子吧,可能在二六年的话,面试官可能会问你很多什么 啊,一个 ai 对 话的一个从零到一的设计是怎么样的?就比如说防身扣啊,一些你爱的一些范式啊,一些内容,这些可能需要了解,但是你其实并不需要了解的特别的深,因为没有人是专家,因为,对吧,从二零年开始才慢慢火起来,但是确实,但是很多的很多的组建就是你起码要知道别人问那你,你要,你要能打出来, 然后你还要去明白这个坑在哪,就是你的基础选型,你的理由是什么?所以这回回到刚刚的问题上,其实这还是要深挖项目,就是你可能就需要去做一个 ai 应用相关的一些项目,你才有东西去跟面试官聊,不然最后可能还会回归到刷散发的地步。其实你可能你学的东西可能比面试官还懂 啊,是吧,其实很多时候是这样的,因为面试官他并不需要面试,嗯,所以他只需要做自己业务,万一他的业务跟 ai, 他 可能刚开始转 ai 应用了之后整个公司刚开始写 ai 应用相关的东西, 那你肯定肯定是比面试官还多,确实,所以说我感觉还是要选很多技术的。行吧,那最后就不知道大家还想看点啥,想看我俩的多唠点啥的,再有机会再继续唠啊。

很多朋友好奇我是如何找到第一份自己的 ai 产品实习工作的?是这样的,我虽然啊有自己的一些大双项目,也是互联网相关的,但是呢,在找第一份实习时候也是比较艰难的。当时我是先 这样一个学姐求了一些简历模板,那个模板非常的好用,我就把自己的一些其他的项目经历,还有课程经历以及实践经历放在上面。 在这之后呢,去投一些小厂、中厂、大厂的一些呃产品的岗位。在某个绿色软件上啊,当然也有去投官网,但是呢,普遍来讲,官网速度推进了会比这个 啊,那个某个蓝绿色软件要慢一点。所以呢,我一般都是在那个软件上面找到的,而且当时是找的第一份其实是小厂,我觉得小厂也是没有问题的,因为你可以快速的上手,因为小厂非常扁平,他是创业团队,所以你能掌握非常多的信息和工作的内容。

这是我的第一段实习,然后今天是我上班的第一天, 然后就想发一个视频来表达一下自己的一些感受。怎么说呢,我这个实习找的算是比较晚的,然后都五月份了,其实我是在四月四月末找到的实习,但是本来觉得 不想去了,但是的话怎么说呢?因为也也不打字了,但是一段实习都没。嗯,总觉得自己还是得得一些,刷刷几场几段实习才可以,然后呢,就几头百里的投,多投多 投,然后终究还是找到了一段小厂实习,这个主要是做一些底层开发的,怎么说呢? 嗯,做那种引领者上的一些底层。我 靠,这个我真不会,我还以为我自己都会那种 c 语言和应该是 c 学家吧。我,我以为自己很会,但我确实不会 c 语言,这个 c 语言对我来说感觉有点有点太底层了, 因为我我喜欢这家的原因,就是说他相对来说比较那种模登,然后比较优雅,然后他公司写的需要的是那种声音,他一直写开放, 但是有点有点好玩的。就是说当时到公司的话还进行了一次笔试吧,考验一些基础,我可能做的有点烂,但是 本来也是进入实习,然后今年确实也没想正式干。今天是七点七点五十我就起床去坐地铁,因为地铁人有点多,然后发现深圳那边确实有点人太多了, 看地铁那边都一直有几十个人,然后我赶不上, 九点到十二点是上班时间,其实早上那段时间过得算挺快的,我觉得没没做啥就 过去了,下午的话比较比较有点煎熬,但是下午其实也就到六。下午六点钟就结束了。其实也没啥没啥做的,我就在那边随便随便学习一些英语课上的一些基础知识,反正目前还没有学到。 或许是事情也可能不是提到多么难, 反正也就先锻炼锻炼自己吧。我一个人在深圳这边确实也是挺无聊的,也就这样吧,先沉淀沉淀自己,让自己变得更强吧。哎,就这样吧。

计算机专业大学生啊,到底现在学到什么程度才能去找实习呢?哪些地方可以偷懒?有没有什么捷径呢?今天我一条视频给大家去讲清楚这个标准。到视频之后我给大家说一下这个找实习的捷径。 首先我们要明白一点,并不是全部学完了才能找实习,都已经晚了,我们学到差不多就可以去找了,通过四个方向去思考行了,第一就是我们基站,第二就是我们 这个项目,第三就是算法,第四就是八股文,第一记住站哈,这个里边有很多地方可以偷懒,因为我们现在知道开发基本都是 ai 工具了,然后我们只要掌握基本代码就 ok 了,那些原码记住啊,不能去深挖没有意义,然后能够搭建环境,拉取代码,本地部署,还有独立去抵 bug, 然后拿到这个错误以后,通过 ai 工具能快速解决。第二呢,项目我们要讲究就是高效为主, 不要从头到尾去写一个项目了,就是我们直接去写它的核心模块,然后像什么页面啊,还一些辅助,一些工具啊,赶紧挑过,不要在这浪费时间,用 ai 工具直接生成就可以了。然后呢,项目面试要吃透四个大核心方向,第一就是说我们要讲清我们自己负责的模块,第二我们要讲清项目这个业务场景,第三呢,我们要讲清就说项目中有哪些踩坑点,还做过哪个优优化点。 第一次呢,我们要讲清项目的这个结构,代码结构,还有接口设计,表设计以及呢我们那些文档等等,这样能体现我们真实是做过的。现在呢,对传统项目呢,可能企业不太感冒了,尽量放一些 ai 相关的项目, r g 啊,还有智能客服啊,或者些问述类, 这类发完以后你会发现简历更吸引人,如果你要没有这些项目资料,可以找我要。第三呢,就是算法题,算法题这个事很简单,主要看你投递什么公司哈, 如果你投的是外包,只要简单刷刷那些排序的算法就 ok 了。如果你投的是中大厂,那算法题这块一定要去好好去准备。刷立扣的热题的一百道,大家刷的时候不要追求数量,要追求的是广度,就是每个题型都刷一到两道就可以了。 他的算法题中分简单、中等和困难,注意困难,不要刷,浪费时间。然后如果说你想更针对,假如我想去智捷阿里,你可以去这个他的网站上有会有专门针对性的题目,你刷针对性刷,你可能效率会 会更高。然后加最后一个就是八股文,大家知道八股文呢,关于到面试,面试还需要去好好准备的,所以说八股文的面试题呢,大家一定要去准备个百分之六七十才要去面试。然后呢,尽量去找一些这个热门的一些题目,或者是公司一些题目就可以了,如果没有,你可以找我要,我们整理了好多 每个公司哎,面试的常见题是这样的,另外面试的时候一定要录音,然后回来以后要听听自己的录音,根据自己的录音反馈去针对性准备,这样效率会更高。现在学习大家要考虑性价比, 如果说你现在还在走传统的前端、后端运维等这些传统的方向,你会发现你准备的周期特别长,然后你的收益又比较小,因为这些方向比较卷,工资要不上来,还都是外包公司。如果你是个大学生,我建议大家现在走就 ai 情况的方向行了,拿 ai 这个 ai 应用开发正题举 力啊。这个方向就相当于一个糊涂的捷径,因为他需要学知识很少,就是 python, 狼人狼戈夫,加上做一个什么智能体类的项目, r g 智能客服就可以了,大概需要一两个月就准备的很好。而且呢,这些招这些岗位的公司一般都直研岗位,然后工资还给的比较高,因为现在人少,然后岗位也比较多,也好找,是不是最后呢?大家别忘了来个点个关注。