话说过年期间晚会上那几个火出圈的机器人，大家看了么？看着它们在台上蹦跶的样子，不知道你们咋想，反正我觉得挺诡异得，跟看被电的尸体没啥区别。但上帝归上帝，诡异归诡异，目前不得不承认的一件事是，整个社会的资金正在疯狂往这个方向流。不只是机器人，AI 的气氛也已经开始在全社会蔓延。我一个朋友，今年就活脱脱体验了一把。 元宵一过，老板把他叫去谈话，说公司打算把前端岗位撤掉，准备尝试 用 AI + 少量开发人员替代。受这个启发吧，开年第一篇，搞一点小思考，也算是给未来发几张 “预言牌” ，过几年再回来看看自己到底说对了几张。我先确定三个基调作前提，如果各位看的觉得不爽，或者觉得我这基调定的就是错的，那没...

几轮面试基本没问八股，一直在狠狠拷打项目，还好经得住问，感觉要是拷打起我的八股更容易翻车呀。。。比较印象深刻的手撕：把出现的字符串组a替换为字符串组b。个人思路：把字符串组哈希成数组后上kmp。其它手撕都是些神秘模拟，什么按文件列表拆分后建树或者做优化搜索之类的，感觉好多串串，我讨厌字符串！或许是银牌的原因，好几家面试官都没出奇怪的算法 or 思维题，当面试官的面写一些细节比较多的模拟还是比较紧张的，一紧张就会写出奇怪的bug，然后一边解说一边调试qwq

亲爱的敬爱的家人们，想入门AI，别一上来就啃《深度学习》啊！实实在在的路径是：用工具 -> 解问题 -> 学原理。1.Step1：选一个主AI，用到极致。立刻选一个（Kimi/DeepSeek/通义），把它变成你的“超级同事”。让它帮你写周报、做竞品分析、读文献、润色邮件。每天至少向它提10个问题，练习Prompt（指令），这是新时代的“编程”。 2.Step2：用AI解决一个实际小问题。比如，你是营销专业，就用AI分析小红书爆文结构；你是HR，就用AI生成JD和面试问题。在解决具体问题中，你自然就知道该补什么（比如要学点基础Python做数据分析）。 3.Step3:第三步：建立...