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那我来抛砖引玉，分享一些不太“官方”、但真的好用的 AI 用法，很多都是日常里慢慢摸出来的。🧠 工作 / 学习效率类把模糊需求翻译成清晰任务写方案、做 PPT、改需求前，先丢给 AI 让它帮我“理一理到底要做什么”。当“随叫随到的解释器”不懂的概念、不明白的逻辑，直接让 AI 用“给新人讲”的方式解释一遍。会议 / 文档快速总结长文档、会议纪要丢进去，先拿一个结构化版本，效率直接翻倍。🧑‍💻 技术 / 实操类当 Debug 搭子报错贴进去，不求它一次解决，但它能帮我缩小问题范围。代码 Review 的第二双眼睛写完代码先让 AI 挑刺，尤其是边界条件和可读性问题。快速学习新技术栈让 AI...

我是清澈的混沌校招世界体验的参与者，也是职场中置身事外的观察者，在牛客里我不停切换着身份，置身事外时观察别人，参与其中时认识自己。那，就继续在牛客中学习和成长吧。鸣谢：牛客全体同学，以及全体读者朋友。

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...