快来商汤研究院实习啦

我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

27寒假想找个实习，找不到咩

最近群里有很多同学找我看简历，问问题，主要就是集中在明年三月份的暑期，我暑期还能进大厂嘛？我接下来该怎么做？对于我来说，我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务，你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引，可能就能影响几千人，在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用，量级是不一样的。对双非来说，最难的就是约面，怎么才能被大厂约面试？首先这需要一点运气，另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月，这样的产出有什么用呢？工厂的可视化大屏业务很广泛？产出无疑是重要的，但是得当你的实习公司到了一定的档次之后，比如你想走后端，那么中厂后端和大厂测开的选择，你可以选择中厂后端（注意，这里的中厂也得是一些人都知道的，比如哈啰，得物，b站之类，不是说人数超过500就叫中厂），只有这个时候你再去好好关注你的产出，要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里，找到一份实习之后，就认为自己达到了阶段性的任务，根本不再投递简历，也不再提升自己，玩了几个月之后，美其名曰沉淀产出，真正的好产出能有多少呢？而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包！根本无产出可写😡😡😡！到了最后才发现晚了，所以对双非同学来说，不要放过任何一个从小到中，从中到大的机会，你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出！因为那样你才将将能过了HR初筛！我认识一个双非同学，从浪潮到海康，每一段都呆不久，因为他在不断的投递和提升自己，最后去了美团，这才是双非应该做的，而我相信大部分的双非同学，在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股，写算法，也不会打开ssob了，这才是你跟别人的差距。

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...