好久不见，回来看看

现在的实习薪资参差实在是太大了。有人日薪600+还在纠结要不要去，也有人对着日薪100的岗位问能不能学到东西。作为一个过来人，结合身边一圈同学的真实情况（坐标一二线，技术岗为主），聊聊我对正常实习薪资的分档体感。先定义一下计算公式：综合日薪 = 每日Base + 房补 + 餐补 + 其他福利（很多时候房补和餐补才是拉开差距的关键！）💰 第一档：日薪 < 150 在一二线城市，这个价位基本是不含房补的。算算现在的物价，扣掉吃饭通勤，基本等于“付费上班”。 除非就在家门口或者学校旁边，不用租房，否则真的很难坚持。这种薪资水平，公司基本就是把你当廉价劳动力，大概率是干Dirty Work（标...

根本找不到实习 ！甚至打了招呼都不回 而且还是没发简历的情况下

9.21-28参加第一轮七牛云秋招项目比赛，三人组队做一个AI角色对话网站。我们的目标是争取拿offer和前16名的奖金（最低500元）10.11打电话通知我们准备参加终面10.14参加终面（官网上说就一次终面），面试官为技术人员。我们来回路程4小时。10.23打电话通知我们，进了前20，10.27还有一次路演面试，评出前16名10.27再次参加终面，面试官为高管。来回路程4小时，告知我们一周内出结果。10.31在群里询问是否出结果，没有回复。11.5公司人员告知第一批有一波通知结果了，另外还有一波。11.12一位队员收到offer，两位队员被拒绝，评奖没消息。12.2在群里询问公司人员是否有消息，一位公司人员退群，没有回复。12.4在群里询问公司人员是否有消息，说是会帮忙反馈。12.12我们打听到HR主动告知某位参赛选手获奖500元。12.13在群里询问是否有消息，公司人员说在最终确认中，近期会联系，或者通过官网了解情况。12.23在群里询问是否有结果，公司人员告知没有获奖。————分割线————图1图2为群里聊天记录，图3为奖项设置，可怜的学生党为了个offer和500块都被硬拖3个月。我说实话辛苦了一周做项目参加比赛，没有offer，没有获奖也是做好心理准备的，但是不能这么无视我们的消息，并且拖着我们三个月吧。所有的方案、代码、产品说明文档等等参赛资料都是公开透明提交给公司的，我在的群参赛者大群是第11个，200多人，最多三人一队，有两批比赛，所以至少上百个队伍，上百个方案吧，很难说不是白嫖这么大规模的方案和创意。中间在群里问比赛结果，每次要么是不回复，要么是说问问负责人，还在确定中等等，然后就拖着。10月23号前20都已经出来了，排个名次要整整2个月吗？一直到今天12月23号跟我们说没获奖(不知道是不是因为队员没有接受他们offer的原因，给的薪资白菜价，所以队员拒绝了offer)官网说的第一批十月中旬公布结果，结果到现在花了3个月时间，之前有别人说是不是来窃取创意的，我还说这么大公司不至于吧。现在看来就是来白嫖方案的，做项目做了一个星期，后面又花精力，又花时间的做PPT搞了两次终演，最后因为队伍不是公司招聘候选，所以这么无视我们？

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...