兄弟们，昨晚差点没睡好觉。。起因是同学群里有人扔了一张截图，说是百度今年暑期实习AI岗，一天600。我：？？？第一反应是P的。第二反应是：就算是真的，也是那种ssssp，跟我没关系。但后来问了一个去年在百度实习过的师兄，他的意思是全面涨了，只是不同岗位涨幅不同。然后我就开始疯狂考古……翻了牛客、小红书、还有几个***，拼凑出来的信息大概是：百度今年实习生薪资确实普涨，平均涨30%以上AI类岗位涨幅最大，部分核心方向最高涨幅据说有110%一天600的说法，不是空穴来风。我现在在某中厂实习，一天200，已经觉得还行。但如果百度真给600：一天600 = 我现在的3倍一个月按20天算 = 1万2实习...

今天晚上七点半面完的，刚才看一眼链接消失了 ，🐭🐭之前都是链接自动消失，这是过了还是要加面还是能进hr面了啊😭😭更新：是加面的意思，三面闲聊一会秒过到hr面，第二天发了hr会议邀请

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...