也是好起来了

我也是好起来了，只是稍微投一下简历，一堆大厂就在邮箱里疯狂感谢我，太抢手了

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02-10 16:01

Stanford University 算法工程师

拿下，华为编译器技术岗！她是谁？-程莹莹

深夜，电脑屏幕映照着实验室的一角鼠标轻轻点开那封来自华为的邮件“录用通知”字样映入眼帘长久以来的紧张与疲惫仿佛瞬间消散这份来自华为中央软件院软件开发工程师的offer成为了人工智能与计算机学院毕业生近年来在华为技术岗的一次突破她本科在江南，硕士仍在江南近七年时光 深耕一个赛道她是谁？线索一：肯坐冷板凳，深耕编译器作为“土生土长”的江大人，她的求学之路沉稳又踏实。从本科踏入人工智能与计算机学院，到硕士阶段继续深耕，七年时光里，当同龄人纷纷涌向CV /LLM 模型研究等热门赛道时，她反而一头扎进了少有人问津的底层编译领域——这个聚焦底层技术的研究方向，没有捷径可走，全靠一行行代码的打磨、一次次实验...

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02-05 13:16

南京邮电大学 Java

为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便