怎么你搞了AI之后越来越忙了?

1. 请做一个简单的自我介绍，重点说明你的技术栈和项目经验参考答案：（开放性问题，候选人应包含：教育背景、技术能力、项目经验、个人优势。面试官关注：表达能力、技术广度、游戏服务器相关经验）2. 描述一个你在开发中遇到的复杂技术问题，你的分析思路和解决过程是什么？参考答案：（考察问题解决能力和技术深度。建议采用STAR法则回答：）Situation（情境）：详细描述问题发生的背景和现象，为什么这个问题复杂Task（任务）：你在其中的角色和需要达成的目标Action（行动）： 如何定位问题：日志分析、性能监控、代码审查、复现步骤提出了哪些假设和验证方法尝试了哪些解决方案，为什么选择最终方案遇到了什...

1. grok3: 日常生活使用频率最高，我的现任搜索引擎，实时事件分析很不错评价：推理能力强，相比国内的没有太多限制，速度也很快2. deepseek R1：不能科学上网的时候用😂写作优化评价：文科能力比另外的好用（毕竟本土化），deepsearch速度比较慢，限制也比较明显3. ChatGPT：使用场景如上，grok和ds出来以后逐渐没在用了4. 阿里千问qwq：个人本地部署，官方评分接近和deepseek-r1满血版，我的电脑64G内存m1MAX也能本地部署跑起来，大概14token/s评价：数学推理，编程比肩r1，最近的新玩具

现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer