深圳辅警执法岗和中国农行深圳分行笔试撞了，该去哪一个笔试？

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

前两天领导找到我，说想了解下我们学校的本科生家教怎么找，拜托我帮家里小朋友找一下寒假家教，我就把活揽下来了，接触一下这个完全陌生的「领域」。关于怎么找家教以及中介有多坑这些事，这篇帖子先不提了，有机会单开一篇来唠。前前后后筛出来6份还算不错的简历，再修改、润色、排版后，发给了领导做选择。今天想聊的是，我收到的原始版的简历，在我这个职场人的眼里，有哪些优缺点。编号1：小H老师这份简历整体给人的第一感觉是：人很靠谱，但表达非常“学生味”，不像一个专业家教的简历。从家长（尤其是职场人）的视角来看，有明显的优缺点：优点1. 学历与专业很有说服力山东大学+某某专业，本身就自带“学习能力强、逻辑清晰、自律...