你还有什么想问我的？

公司前一阵子在折腾 LangGraph，想把团队里从需求到上线的整个编码流程串起来。传统的 CI/CD 管道大家都熟，但如果把 LLM 能力嵌进去，让每个环节都带上"智能判断"，体验完全不一样。这里分享下我的方案和踩坑记录。为什么选 LangGraphLangChain 的 Chain 模式是线性的，而真实的开发流程充满分支——代码写完可能要打回重写，合规审查不过要回到开发阶段。LangGraph 天然支持有向图 + 条件路由，节点之间可以灵活跳转，非常适合这种有状态、有循环的工作流。整体架构我把流程拆成五个核心节点： 需求分析 → 代码开发 → Code Review →...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.zero-bubble调度原理3.解释下DeepEP4.RL异步调度有哪些，优缺点是什么5.RL异步调度算法上需要做哪些改进6.手撕代码:合并k个升序链表

目标把Obsidian里的.md笔记（含本地图片） → 全部图片自动变成稳定在线链接（GitHub/Gitee图床 + jsDelivr/CDN） → 直接导入CSDN或牛客网，图片永不失效。解决思路：第一步：获取Github Token和配置PicList在Github中创建个人访问令牌，详情见官方文档：创建 personal access token (classic)安装PicList，配置图床设置自定义域名：https://cdn.jsdelivr.net/gh/<font color="#ff0000">Github用户名</font>/&...

今天刚完成毕业论文初稿，一直拖着没写秋招总结，来补一下，本人很菜单纯分享。bg双非本硕，研究生读的方向主要是cv相关，因为项目接触到nvidia orin一系列嵌入式板子，所以一开始实习找的方向是嵌入式AI应用，技术栈也是c++，python为主。因为项目跟orin芯片相关，被当时高通的mentor看中，运气很好找到了高通实习。实习内容跟智驾infra相关，由此接触部分ai infra知识。（由于原本一点基础没有，甚至没学过cuda）之后去b站和github上学习相关技术栈，通过傅哥的介绍视频了解到ai infra大概方向，后续便把重点方向放在推理方向（这个了解最多）。以下是秋招投递offer情况（因为过了很久，好多忘记了，记录不太准）：简历挂：vivo、寒武纪、地平线、小鹏、理想、阿里云、高德、阿里国际、平头哥(阿里系没过几个)、深信服、联发科  、商汤笔试挂：影石、大疆、淘天、饿了么（淘宝闪购）、海尔、海信一面挂：oppo ostar、荣耀、轻舟、蔚来、元戎、字节、海康终面挂：百度(百度换岗来回面了六面)泡池没泡出来：华为offer：小米相机部门infra、科大讯飞人才计划转普通批大模型推理优化岗位、高通转正最终去向：高通。虽然原部门没转正但是换部门转正了，这里非常感谢高通hr团队，高通hr真的很尽职专业，目前遇到的最好评的hr。并且高通这边做的方向个人很感兴趣，加上base也是理想base，直接决定去高通了。找工作时候非常内耗，面试阶段几乎一天两面，而且挂了这个新的面试又来了，并且面试要么一面挂要么终面挂，每天处于心态已崩和在崩的路上两种状态，好在结果个人还挺满意。秋招和实习一样，运气占一部分，剩下的就靠个人能力了，打铁还需自身硬。最后祝大伙都收获比较满意的offer。