风口上的猪会飞,但飞起来之后,猪还是猪,风还是风。

#AI岗位暴涨12倍,你会转AI赛道吗?#
风口上的猪会飞,但飞起来之后,猪还是猪,风还是风。与其焦虑转不转,不如想想怎么让AI给你打工,而不是你给AI打工!
香是真的香,但不是谁都能吃到嘴里。月薪6万?那是给能训模型、调参数、发顶会的大佬准备的。普通人冲进去,大概率是给AI喂数据的人工人工智障,比如我朋友转行AI,每天工作就是给图片打标签:“这张是猫,这张也是猫,这张长得像狗但标签说也是猫”。干了一个月,看见真猫都想给它贴个标签。

应届生选AI专业?可以,但别指望毕业直接封神——AI卷起来连自己都怕。现在是个专业都开AI课,连中文系都在研究用AI写情诗会不会更动人。几年后毕业,满大街都是AI人才,到时候可能得比谁更会调prompt:“请用500字描述你为何比隔壁GPT强”。

至于普通开发要不要转?建议先问自己三个问题:
数学捡回来了吗?
GPU买得起吗?
头发够掉吗?
如果答案都是yes,冲!
全部评论
没办法,现在短期看薪资是可以
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发布于 03-18 23:45 北京
猪怎么落地了这是个问题
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发布于 03-17 21:41 湖北
哈哈真相了 但飞起来至少比躺着强
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发布于 03-16 21:01 陕西
感觉要抓住机会啊
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发布于 03-15 19:14 北京

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04-16 15:24
已编辑
北京航空航天大学 Java
🔥 字节跳动2026年4月面试真题,二面/三面必刷,高级后端/架构师专属,难度直接拉满 ⭐⭐⭐⭐⭐系统设计图-如图https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260416/369475507_1776322994550/9FB54BF16CC07A4853DDBBF919D8252F📌面试干货|直接上硬菜:设计抖音的评论系统要求:1、支持单条视频百万级评论的实时发布与读取;2、评论列表默认按热度(综合点赞、回复、时间等因素)排序,也需支持按时间正/倒序切换;4、核心接口P99延迟<100ms。请给出数据存储、缓存、热度计算与更新、分页查询的完整设计方案,并解决高并发写和‘深分页’的性能问题。💡 【解析】|划重点!家人们谁懂啊!这道题看似常规,实则藏着字节的“小心机”——结合抖音亿级流量的极端场景,直接考察你能不能hold住高并发、复杂排序、缓存设计这些硬技能,是区分普通后端和高级后端的关键题!🎯 核心设计思路|手把手拆解,小白也能看懂1. 存储架构|百万级评论的“藏身之处”核心目标:搞定单视频百万评论的存储,避免跨分片拖慢速度,主打一个高效!💾 主存储选择:分库分表的MySQL / 分布式数据库(如TiDB),高并发读写稳得一批~🔑 分片策略:以video_id为分片键,同一视频的评论全放一个分片,杜绝跨分片查询的坑!📋 核心表结构:comment_id(主键)、video_id(分片键)、user_id、content、like_count、reply_count、create_time、hot_score(热度值),缺一不可!2. 热度计算|热门评论怎么“选”出来?避坑提醒:热度是动态变化的,实时计算必崩!最优解就是「异步计算+定期更新」,主打一个省资源、不卡顿~热度计算公式|直接抄作业:hot_score = log10(like_count×2 + reply_count) + (create_time - 固定基点时间戳)/衰减因子计算逻辑:由离线/近线任务批量算,定期把hot_score更回数据库,既不拖慢接口,又能实时跟上热度变化,完美!3. 缓存与读取策略|P99<100ms的关键操作多级缓存叠buff,延迟直接打下来!流程图一看就懂,建议收藏备用👇https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260416/369475507_1776323096089/6E3CC017A8AC43BBAFDBFFAC33E48513🖥️ 本地缓存:缓存顶级热门视频的前几页热评,TTL设10秒,减少Redis压力,快到飞起!🔴 Redis缓存:核心用有序集合(Sorted Set),key=video:{video_id}:comments:hot,score=hot_score,member=comment_id;查热度前N条,一个ZREVRANGE命令搞定,效率拉满!🔄 缓存更新机制:评论发布/删除:同步更新数据库,并异步发送消息到MQ。一个Worker消费消息,重新计算该视频评论列表的缓存(或仅更新受影响的有序集合成员)。点赞/回复:这些行为会改变热度。通过消息队列异步触发对应评论hot_score的重算,并更新Redis有序集合中的分数。4. 深分页问题|后端人的“噩梦”,这样破解!🔥 热度排序分页直接躺赢!Redis有序集合的ZREVRANGE key start end命令,天然支持高效分页,不用额外折腾,直接定位目标页码~⏰ 时间排序分页避坑!别用LIMIT M, N(会扫前M条无用数据),改用WHERE create_time < {上一页最后一条时间},精准定位,速度翻倍!🌰 真实业务场景|抖音评论区背后的真相家人们,这可不是纸上谈兵!咱们点开抖音任意热门视频,评论区能秒刷、实时更,背后就是这套架构在撑着~ 比如央视新闻发一条视频,几分钟涌入几十万条评论,系统既要扛住高并发写入,又要让所有人看到实时热门评论,体验丝滑不卡顿,全靠这些设计!📚 【核心考点】|必背!面试直接套✅ 关系型数据库与NoSQL的混合协同设计✅ Redis高级数据结构(Sorted Set)的实战应用✅ 复杂指标(热度)的异步计算模型✅ 高并发写入下的最终一致性保证✅ 数据库深分页的优化方案⚠️ 避坑指南|这些坑别踩!踩了必挂缓存击穿:热门视频空缓存Key,用分布式锁控制仅一个请求回源建缓存,其他请求等待,避免缓存雪崩!排序稳定性:热度公式要AB测试调参,既要给新评论曝光机会,又要留住高质量老评论,不然用户体验拉胯~评论计数:video的comment_count在Redis用INCR异步更,再同步回DB,别让计数拖慢整个系统!🚨 趋势押题预测|2026必考!命中率85%此处省略一万字......!!!!💡 最后提醒:这道题+押题,建议关注、收藏反复看,字节二面/三面很大概率碰到,别等面试慌了才临时抱佛脚!~加好友工具搜索:【页页谈说说】,获取最新全集+押题集
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