现在入门ai需要干什么？

腾讯暑期实习，到hr面试环节了，先发了云证，但是还没约面，有uu一样的情况吗

最近的Harness Engineering，你可以理解成给 AI 模型戴上安全带、装上安全气囊的工程实践。过去两年，我们经历了两个阶段：Prompt Engineering（怎么问）、Context Engineering（喂什么料），但它们对付不了模型多步自主执行时的各种意外。文章中有一个生动的例子：让一个智能体写市场分析报告，前三步相当顺利，但到第七步突然开始胡编乱造，因为搜索返回的内容超出上下文窗口被默默截掉了；第十步输出一段残破的 JSON，整条链路就此夭折，只能重头再来。要解决这种问题，Harness Engineering 给出四个简单又实用的原则：能用代码约束的事儿，别指望模型...

大厂不要中厂不理小厂不在，问谁都不理大厂又高攀不起，想找个中小厂积累经验也不要

先给所有纠结的同学一个核心结论：可以为了行情适度降低标准，但绝对不能无底线妥协；可以降“外在条件”，绝对不能降“核心底线”。先上岸再谈发展的前提，是你上的船不会沉，能带你去想去的地方。结合我带了4届应届生校招的经验，以及今年互联网行业的招聘现状，今天给大家做一份完整的决策指南，讲清楚「什么时候该降标准」「哪些能降哪些绝对不能降」「降标准的正确姿势」「避坑红线」，应届生直接照着决策就行，不用再内耗纠结。一、先搞懂：你纠结的本质，根本不是“降不降标准”很多同学纠结来纠结去，本质上是没搞清楚自己找工作的核心诉求，把“标准”混为一谈了。你嘴里的“不降低标准”，可能是“非大厂不去、非20k月薪不去”；但...