浩鲸ai实习生凉经

找 AI 工作我觉得主要卷三件事：方向选择、工程落地、可证明的产出。方向上别贪全，先选一条主线（LLM 应用/Agent、LLM 推理与部署、传统 CV/NLP、推荐/搜索、数据科学），把对应的基础补扎实：数学与 ML 经典（损失函数、优化、正则化、评估）、以及 LLM 的核心概念（tokenization、注意力、对齐、RAG、微调/LoRA、推理加速）。工程上要能“写得出跑得动”，熟练 PyTorch、训练/推理脚手架、数据处理、评测与实验管理（logging、ablation、可复现），再加一项硬技能：部署（FastAPI+Docker+GPU）、性能（量化/蒸馏/TensorRT/vLLM）、或数据（特征/埋点/离线-在线一致性）。最后一定要有作品集：2–3 个能打开链接就看到效果的项目（比如 RAG 问答、Agent 工具链、行业小模型微调、推荐系统端到端），配一篇清晰 README：问题、方案、数据、指标、对比、成本与踩坑。面试就围绕“你做了什么—为什么这么做—效果如何—还能怎么改”讲清楚，基本就能拉开差距。

在当前开源项目极为丰富的背景下，付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势，在具体执行层面展示出自己的独特价值，才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析，错误率 15-30%。WebMCP 反过来，让网站自己声明能做什么，AI 直接调用结构化接口，准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做，是明确的蓝海。推荐理由：简历上写的不是"我会用某个框架"，而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...

还要不要投，再投递大概率还会让自己陷入纠结中BAT大概率进不去，PDD去年因为开的包和家里面人建议，base地等原因拒绝了，希望有缘再见！所以春招投递，投递大概率不会特别好，算法&项目都忘了不少，好好抓紧学一下Agent&AI相关内容吧

手把手带你从零搭一个 AI Agent｜本地运行，不花一分钱 今天推荐一个 GitHub 上的宝藏项目——AI Agents from Scratch，用本地大模型从第一性原理构建 AI Agent。不需要 API Key，不需要花钱，不需要 GPU，8GB 内存的笔记本就能跑。 为什么推荐这个项目？ 市面上大部分 Agent 教程都是"调 API + 套框架"，你跟着跑通了，但不知道底层在干嘛。这个项目不一样：  从零开始：不用 LangChain、不用 AutoGen，纯手写 本地运行：用 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，完全离线 10 个递进式 L...