AI 大模型是程序员技能第二曲线的优选赛道。聚焦模型微调、工程化部署与多模态应用开发

啊，麻了 目前最逆天对AI回答我的目标不是取代人类，而是超越人类对AI的想象。最后要拉我入伙😅

在这个AI无处不在的时代，我逐渐意识到：AI可以帮助我，但不能替代我思考。它的回答往往很自信、很完整，但并不一定完全正确。所以，我始终提醒自己，把AI当作参考，而不是答案本身。我习惯先自己思考，再去看AI的建议；遇到重要信息，也会多查几个来源进行验证。这样既能利用AI的效率，又不会轻易被单一观点影响。对我来说，真正不被AI带偏的方法，就是保持独立判断。方向由我决定，AI只是工具，而不是替我做选择的人。

问题 1. 看一下你的 AI 基础。介绍一下 transformer 基本原理？解释一下注意力机制？解释一下什么是扩散模型？2. 讲一下你对 agent 和 Workflow 的理解3. 你知道 lovart 吗？你认为他是 agent 还是 Workflow？你怎么判断的？4. 目前这种产品二次编辑能力很差，让你来设计这个二次编辑功能你会怎么做？subject agent 的设计思维考察（意图、环境、function）5. 聊点业务上的，目前广告产品已经有很多工具能力，生成素材、投放等工具，目前我们有两个策略：A-all in one ，B 让做多个产品。你支持什么策略？为什么？6. 好在你的理解上，以广告素材生成为例，我们不只做工具，如何证明这个功能/产品的商业价值？工具生成的内容 reward 如何衡量？7. 好的，想象一个场景。我们希望打造一个产品，用户做广告不再是过去哪个先建广告组、做素材、定目标···而是交给 agent，用户只需要输入商品和基本信息，其他交给 agent 去做。那在这个过程中，main agent 发出指令，subject agent 执行。如果 subject agent 认为需要再做一个素材，这个过程应该如何流转？这个关系你会如何思考设计？（有点小难）8. 你未来的规划？你的职业方向？反问1. 针对最后一个问题（agent 之间的关系和流程），您是怎么思考的？反馈是一个发散性的问题，看大家对于 agent 的理解规划。主要再看 agent 的需求和环境变量的关系。面试官说如何去看待 main agent 和 subject agent 的专业程度和功能复杂度。2. 您提到的这个 all in one 的产品，是未来的发展目标吗？反馈聊到 agent 再整个商业界的定义，帮助我个人把对于产品的视角从「解决某个具体场景效果」到「解决整个数字商业广告的问题」再到「技术完成新的产业形态」3. 您希望找到什么样的人？

双非本科 25届软件工程专业，秋招最终上岸某大厂移动端 AI 算法岗。分享下三个能帮你在 AI 赛道脱颖而出的硬核项目：1. ncnn 手机端高性能神经网络前向计算框架项目实践：基于 ncnn 实现手机端 YOLOv8 目标检测模型部署，针对 ARMv8 架构做指令级优化，将单帧推理速度从 200ms 压缩至 80ms，无第三方依赖，适配 Android/iOS 双平台。项目地址:https://gitee.com/Tencent/ncnn求职价值：直接体现移动端 AI 部署、跨平台兼容和高性能优化能力，是软开专业在 AI 嵌入式 / 移动端方向的硬核加分项；该框架已在腾讯 QQ、微信等亿级用...