上周，我去面试一家AI创业公司的高级后端工程师岗位。前三轮技术面都挺顺利的，项目架构、系统设计、高并发问题……我感觉答得都不错。最后一轮是CTO面，我以为会是一些战略层面的问题。结果他一开口就问："马斯克说2026年底程序员会失业，你怎么看？"我当时就愣住了。说实话，这个问题比任何技术问题都难回答。说"不会失业"，显得盲目乐观；说"会失业"，等于否定自己的职业价值。我深吸一口气，决定说真话。"我觉得马斯克说的有道理，但又不完全对。"CTO挑了挑眉，示意我继续。"说有道理，是因为纯编码工作确实在被AI快速替...

华为这一块还是权威👍

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...