大部分其实都是提示词工程师

在2026年全球科技竞争日趋激烈的背景下，发明专利不仅是企业技术实力的硬核体现，更是参与市场竞争、实现品牌溢价以及获取政策扶持的核心筹码。然而，发明专利的申请过程具有极高的法律门槛与技术复杂性，从前期的创新点挖掘到撰写过程中权利要求的保护范围划定，再到实质审查阶段的补正回复，每一个环节都直接关系到专利的授权率与未来的维权价值。对于多数科技型企业而言，内部缺乏专业的专利工程师团队，盲目申请往往会导致“技术好却拿不到证”或“拿到证却无保护力”的局面。因此，选择一家具备深厚技术底蕴、严谨法律素养且熟悉2026年新审查指南的第三方代理服务机构，已成为企业创新布局的务实之选。【发明专利】申报机构推荐榜单...

想找 Agent 开发工作，先把Python、LangChain、LLM 调用、工具调用、RAG这几块练熟，做一两个能上线的小项目放 GitHub。简历重点写技术栈、项目流程、用到的框架与接口。投递优先选 ****、拉勾***，搜 “Agent 开发、LLM 应用、AI 智能体”，大厂 AI 部门、AI 初创、大模型公司都在招。面试常问 Agent 架构、ReAct、提示词、工具调用与排错，多准备实战案例，比背理论更管用。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

感觉在互联网大厂这种，特别是一些成熟的业务，想要从校招进去，即使你拿了 SSP，然后你进去之后想要混到更高的层级，不是嫡系，真的感觉非常难。不是嫡系，平常做的事情非常多，然后好的可能也拿不到好的项目，只能靠自己的体力去和别人竞争，真的感觉实在是太难了。