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项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

幸亏看到这个帖子

网友提问：现在很多项目靠 AI 写出来，那项目的含金量在哪里呢？Yt回复：一、先看一个典型场景：内存占用率很高，系统卡顿假设我们现在遇到一个问题：程序运行过程中，内存占用率逐步增高，导致整个系统很卡顿。这是一个现象，不是原因。表面现象就是：内存占用率很高，系统很慢。作为一个工程师，你得去梳理：到底是哪个环节引起的？二、发现问题：AI能帮你搞定吗？你梳理这个问题的过程中，你敢交给AI吗？你试过吗？你让AI试试看？等你慢慢去梳理的时候，这个时间绝对不短。一天、两天、三天，可能一个星期都有可能。梳理下来，发现原来是这个地方——有个地方内存没有释放。这个问题可能比较显性：内存没有释放，或者说在一个特定...