秋招春招找实习时，除了岗位含金量，最纠结的就是薪资——到底多少才算正常？是不是低于200就被坑了？结合身边同学的经历和自己踩过的雷，今天就来拆解实习薪资的那些事儿，应届生速码避坑👇一、 实习薪资三大档位：从勉强糊口到潇洒度日先明确核心前提：以下按日薪划分（大部分互联网公司实习按日结），不同城市、行业有差异，但整体逃不出这三个档位，对应完全不同的生存状态。1. 日薪200以下：主打一个“勉强活着”这个档位基本是底线水平，常见于中小公司、传统行业或部分体制内实习（比如法院、基层单位）。在一线城市，每天200以下根本不够造——通勤费10-20元，三餐至少50元，再加点杂七杂八的开销，一个月下来要么...

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...