最近“美国斩杀线”这个词挺火，上网了解了一下，跟大家分享一下。其实它不是什么新式武器，而是一个形容经济脆弱性的社会学概念。简单来说，它指的是一个人或家庭的财务缓冲垫太薄了，可能一次意外的医疗账单、一次失业，就会导致生活“崩盘”，就像游戏里血条见底被“斩杀”一样。数据显示，约有40%的美国人甚至拿不出400美元（约合2900元人民币）应急。这背后其实反映了美国社会“赢家通吃”的丛林法则。🍉 吃瓜时间：美财长的“甩锅”名场面 这不，最近美财长耶伦被问到这个问题时，巧妙地把“锅”甩给了拜登总统的经济政策。这“甩锅学”真是登峰造极！其实抛开国际新闻，职场里这种“责任归属”的拉扯天天都在上演。 我的“...

38k*15+10w股票+7w签字费岗位：算法，base深圳，是喜欢的海边城市！定级t5不高但可以了。

我写简历之间没看过🐂客，想着自己想投啥就投啥吧。结果今天一看你们的简历，觉得我的简历太奇怪了。老早之前在一次校内的招聘会上投了自己的纸质版简历，当时编辑的时候寻思简历应该简洁大方一些。然后字体啥的也稍微比较大，而且最好一页。结果现在看来，我精简了很多天的简历，好像有点太简单了，看起来啥也不会一样😭

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...