一、学历至上：能力被学历 “踩在脚下”在这个竞争激烈的求职市场，学历似乎成了一道难以逾越的鸿沟。“本科及以上学历”“985、211 院校优先” 这样的字眼在招聘信息中随处可见，仿佛学历就是衡量一个人能力的唯一标准 。我有个朋友，大专学的是计算机专业，在校期间就参与了好几个项目，技术能力相当出色。毕业后，他投递了一家知名互联网公司的程序员岗位，满心期待能凭借自己的实力获得认可。可仅仅因为学历是大专，连简历筛选这一关都没过。而那些学历更高但实践经验和技术能力远不如他的求职者，却轻松获得了面试机会。这种学历歧视真的合理吗？一个岗位，最重要的难道不是能否胜任工作吗？很多专科生、普通院校的学生，他们在大...

？？？？？？如何评价

看到过两个人面试，应该是测试岗位的，全程端着个手机卡在摄像头下面，开语音，面试官问问题，首先嗯嗯呃呃呃呃呃卡半天，然后“我需要时间思考一下”，现场开搜问AI，有点绷不住，我寻思技术问题不应该是问出来脑子里就应该有思路了吗，顶多几秒钟组织一下语言（后来还发现她们为了方便作弊把我电脑充电器拔了😃）难怪说现在的工作不好找，原来是自己压根什么都不会，仔细想想这种人还挺多的

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...