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简介/背景 最近我在做一个改简历的智能体。一开始用的是 Spring-AI-Alibaba（SAA），但实践下来迭代慢、效果也不稳定。后来我用 Codex 写 Skills，很快就把流程打通了，效果明显好很多。这件事让我坚定一个想法：生活里 90% 的事情都应该用 AI 来提效。   核心要点  绝大多数日常事务其实是 SOP，AI 比人更擅长稳定执行 人的价值更在“判断与目标”，而不是重复性动作 Skills 是把经验变成可复用流程的最好方式之一 不要只看模型强不强，关键是“能不能落地成流程”   对程序员和学生的具体用法 程序员：把“需求拆解、方案对比、接口文档、单测补全、发布检查”变成 ...

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各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...