先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...

目前项目俩玩具项目，无比赛经历，只打过没有含金量的蓝桥杯，boos沟通100多，至今无面。现在每天边投，边背面经，边用ai进行简历拷打没有正反馈，真的感觉很无力。不知道下一步该怎么办，考研考公也没有想法。请各位佬们痛击➕指点，谢谢了

几乎都是八股，开头自我介绍完了后面试官简单问了下公司的业务背景前端进行性能优化的手段有哪些嵌套数组怎么实现扁平化讲一下深浅拷贝区别和深拷贝实现json.parse()方法有什么缺点es6的实现呢let、const、var的区别两个异步任务怎么同时获得结果all和allSettle的区别比如说我拿到一个数组，中间有错误，分别会返回什么let、const、var的区别flex这个属性的含义，设置成100代表什么vue2和vue3的区别vue生命周期，怎么监听页面销毁vue有几个常用的函数pinia和vuex两个有什么区别讲讲父子通信以及其他通信vue的hook有哪些常用的UI框架有哪些vue的全局...