最客气的语言，最咬牙切齿的恨意…

其实我心里也清楚，现在转AI相关的岗位发展肯定是很好的，前景各方面都挺不错。但眼下自己还有一堆毕业的事情要处理，杂七杂八的事特别多，根本抽不出整块的时间。要是现在开始准备转AI，等于要从头学起，很多知识都得重新理解，既费时间又费精力，转行的成本真的不低。我打算先把眼前的事忙完，等后面校招顺利入职之后，有了空闲再慢慢深入学习，到时候多了解组里的AI项目，再找机会试着转岗。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花要理解 MySQL 中 redo log、undo log、binlog 的区别与联系，首先要明确它们的设计目标完全不同——redo log 保障崩溃恢复，undo log 保障事务回滚，binlog 保障数据备份与主从同步。三者协同工作，共同支撑 MySQL 的事务一致性、数据可靠性和高可用性，下面从定义、作用、核心特性、区别及联系五个维度，由浅入深详细讲解。一、三者核心概念与区别（核心重点）三者的核心差异集中在「所属存储引擎」「设计目标」「数据范围」「写入时机」等方面，先...

最近用了不少AI工具，顺手给它们打个分。Cursor是真的好用，写代码、改逻辑都很稳，基本不犯低级错误。ChatGPT 5也很顶，理解到位、回答靠谱，很少有降智的情况。最闹心的是trae国内版，免费是免费，但一到高峰就几千人排队，等半天用不上，体验特别差。真心建议改成付费制，筛掉纯白嫖的，大家用着也顺畅，好感度肯定能上来。

前言这是我的agent系列文章的第5篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记在大型语言模型（LLM）的应用开发中，我们常常面临一个核心矛盾：如何平衡模型的“稳定性”与“创造性”？有时候我们需要模型像教科书一样严谨准确，有时候又希望它能像诗人一样灵感迸发。解决这一矛盾的关键，往往藏在两个看似简单却极其强大的参数背后：Temperature（温度） 和 Top-p（核采样）。很多开发者只是机械地调整这两个数值，却并不清楚它们底...