程序员现在AI coding用的多吗？

rt，一段landing失败（自我感觉）且每天很内耗的实习还要继续吗内耗在昨天达到了顶峰，在工位上什么都干不下去，脑子里全是要不要及时止损赶紧跑路...算是第一份正经的产品实习，第一次接触到这么复杂这么难的业务。mentor能力当然很强，但是组里的基础沉淀实在太少太少，和业务的难度根本不成正比。全靠口头交流，或是自己硬着头皮上手去摸索系统和产品。可产品线又多，系统逻辑又复杂，landing期非常痛苦。实习搭子同样是这种感受，说这是适应得最艰难的一份实习了..最无助的是偏偏在不够了解业务的情况下就被要求独立own需求，可总是出现无法预料的新问题，我知道自己不经常主动提问，但是又感觉对业务的熟悉程度不足以让我raise up问题，也没有成型的途径让我去熟悉业务（且业务本身就非常混乱庞大），两端都被卡死，所以总是在被动情况下发现卡点一个实习生同时主导3个需求，还要做两三种日常维护是正常的吗，我不知道，我只感觉每天都在筋疲力尽中度过，却说不清为什么有这么多事，还总被业务方频繁打断。我有完美主义倾向，不适应这种快速的迭代，mentor经常说我需要“反自己的直觉和习惯”才能成长，但是这真的很难哎，放弃了出去玩的时间来实习，学校的事情也没处理的很好，每天下班回到家都没时间没精力做别的了。我已经不知道是不是在出现想走的声音的一瞬间，就应该走了。现在的感想是我不适合上任何班。

你是否曾被这些术语轰炸得晕头转向：LLM、Prompt、Agent、RAG、Function Calling、Langchain、SKILL……如果感觉全都不认识，恭喜你，这篇文章正是为你准备的。我们将彻底揭开这些唬人概念的“底裤”，让你发现所谓“智能体”不过是由“不需要智能的部分”构成，而整个AI技术的演进，实则是一条从“绝对刚性”到“极度柔性”的清晰路径。第一章：混乱的起点——大语言模型（LLM）与对话一切始于最古老的语言模型。最初的语言模型堪称“智障”，但随着模型参数爆炸式增长，在某个临界点，它竟涌现出了智能。为了与之前的智障模型区分，我们在前面加了一个“大”字，于是便有了大语言模型（L...

问题1：对比主流大模型（如GPT、BERT、T5）在网络结构、核心机制（编码器-解码器结构、层数配置）上的核心差异，并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。问题2：大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些？请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。问题3：拆解大模型自能体（Agent）的工作原理，说明其核心组成部分（感知、记忆、规划、学习模块）及在环境交互和任务执行中的作用。问题4：描述大模型从预训练、微调（指令微调）到推理部署的完整流程，说明每个阶段的核心目标及关键技术。问题5：在项目中的技术改进动机是什么？遇到了哪些痛点？改进后带来了哪些具体收益？如何量化这些收益？问题6：什么是大模型幻觉现象？分析其产生原因及业内有效缓解方法。问题7：大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。问题8：分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题，并提出创新解决思路。问题9：若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型，应从哪些方面入手？说明设计决策的原因。问题10：分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景，指出其优势及可改进之处。

1. 请做一个简单的自我介绍答案要点：基本信息：姓名、学校/工作背景、专业方向（嵌入式系统、单片机开发）技术栈：熟悉C/C++、STM32/ARM Cortex-M系列、RTOS、常用通信协议（UART/SPI/I2C/CAN）项目经历：简述1-2个代表性项目（如智能设备、传感器驱动、实时控制系统）求职意向：对嵌入式底层开发的兴趣，希望在贵司深入学习2. 你平时是如何学习嵌入式技术的？答案要点：理论学习：阅读芯片数据手册、技术书籍（《ARM Cortex-M3权威指南》）、在线课程实践项目：通过实际项目（开发板实验、毕设项目）加深理解开源学习：研究GitHub上的开源项目、参考厂商SDK和例程...