被口罩偷走的三年又还给我了

#你还有多少年退休？#
牛客真是紧随时政，昨天都被延迟退休刷屏了，实在没想到工龄会以这种方式还给我，确实是绷不住了。这也是国家大政方针，为了延迟老龄化现象，虽然说小小的吐槽一下，但还是大力的支持国家政策。

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2025-12-29 15:19

银河通用_数据产品经理(准入职员工)

银河通用内推，银河通用内推码

机械臂+灵巧手+locomotion方向岗位面经 北京人形机器人创新中心 1. 真机RL 2. Sim2real gap(RL) 3. 模仿学习了解程度 银河通用 1. model-free和model-baesd RL 2. offline/online RL 3. PPO 小鹏（locomotion） 1. 结合真机RL的场景展开聊聊思路 2. Sim2real gap及解决 3. 图像数据在RL中的处理 4. coding 上海人形机器人（locomotion） 1. 灵巧手力控 2. 机器人核心硬件了解 3. 调reward细节 4. 经历里面提及的算法细节 以上面经是我记忆中部分面试...

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发