招聘市场里，你会有一种强烈的割裂感：一边是1270万毕业生叠加考研考公回流大军的“千军万马过独木桥”，传统岗位卷生卷死，简历投出去如石沉大海；另一边，却是满屏的“AI急聘”、“大模型高薪”、“Agent开发”，仿佛只要沾上AI两个字，HC（Headcount）就无限敞开，年薪起步就是30W+。但这真的是机会扎堆吗？还是新一轮的盲目狂欢？打开各大招聘APP，你会发现一个诡异的现象：行政的要求里写着：“熟悉AI办公工具，能利用大模型生成周报和会议纪要。”新媒体运营的JD里要求：“精通Prompt工程，能用AI一键生成爆款文案和短视频脚本。”销售岗位都在喊：“需要懂得利用AI分析客户画像，实现智能化...

人生第一笔工资！！！实习工资，每天300，一月13号入职，一共发了4050！！虽然不多，但是第一次感觉到自己的价值（...或者说价格吧）回想起在学校的时候，每周开组会，挨骂，干不完的活，每个月可怜巴巴的学校发的600补贴。每天都要去实验室，老登安排人定时拍照发在大群，太压抑了。但是！我快毕业了！！我领到了第一笔工资！！好日子快来了！！！希望大家都越来越好！！！

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...