211，前端，大三，找了两个月暑期实习。把踩过的坑列出来，写给还没开始找的同学。 没人告诉我：网申表填起来有多离谱 我以为投简历就是上传一个PDF，结果发现大厂几乎全是自己独立的网申系统，要重新手填所有信息。字节、腾讯、美团、京东，每家系统长得不一样，但问的信息差不多全一样，同一段实习经历要来回写五遍。 后来装了牛客网申助手，才知道有人专门做了这个工具，信息录一次，打开各家表单自动填好。早知道早装，前期浪费了太多时间在这上面。 没人告诉我：暑期实习比秋招难找 本来以为实习随便找，结果暑期实习岗位比秋招少很多，因为对公司来说不是必须招的编制，很多小公司甚至不招实习生。预期要降低，能拿到暑期实习已...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

这种要去吗？

先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...