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目前AI芯片初创公司那么多，路线也不相同，有做训推一体的，也有all in 推理的，其中又可以分为做GPGPU的，做类TPU的，做类NPU的，还有做AICPU的。在众多路线中，有没有哪几条路线最贴合现在的大模型发展方向的呢？另外我也是拿到了包括壁仞科技，奕行智能，清微智能，曦望，网易芯片子公司北京谦合益邦云信息的offer，薪资接近，年包60左右，在考虑去哪家

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...

1. 为什么做Agent项目？2. 了解过市面上有哪些智能体agent吗3. 讲下Agent项目4. Agent项目开发的框架5. 介绍一些AI大模型6. RAG系统流程7. MCP和Function Calling8. 如何写好的prompt9. 多轮对话的实现方案10. Agent项目背景11. LLM产生幻觉的原因及解决方案12. MCP协议的核心内容13. 推理模式的差异化设计14. RAG检索优化策略15. 特定推理模型不支持MCP的技术原因16. Agent推理模式17. 跨模块错误追踪的Agent知识库构建方案18. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计19. 简历关键词提取的技术实现20. RAG评估方案21. SSE的局限性22. 举例复杂任务下执行流程23. MCP通信方式24. 项目中AI贡献的代码占比25. Prompt工程的实践经验26. 基于代码构建知识库的Agent设计27. A2A协议28. 长文本生成的技术方案29. Agent skills30. 演示Agent项目实现细节31. 了解其他的Agent范式吗32. 模型预热机制33. NL2SQL场景下的SQL安全防护34. 复杂任务执行准确率提升的评估方法35. AI辅助IDE开发工具36. RAG动态知识更新37. MCP和skill区别38. 推理模式的选择机制39. 企业内部知识库RAG的动态持续更新方案40. Prompt设计示例41. A2A与MCP区别42. 多阶段召回策略优化43. AI辅助开发的实践经验面试官主要最爱问的就是讲一下你的 Agent 项目整体架构 & 执行流程RAG 全流程 + 检索优化怎么做的Tool 调用 / Function Calling / MCP 机制原理多轮对话、上下文记忆、幻觉怎么解决

刷到这个话题必须来波硬货，前前后后研究了上百家公司，把2026年值得冲的AI公司，按梯队整理成了完整清单，从大厂到独角兽，从通用赛道到垂直领域，应届生、实习生、转行党全适配，找AI工作的牛友直接抄作业！第一梯队：全栈AI巨头｜平台大、资源足、抗风险能力拉满这一档是国内AI全产业链布局的绝对龙头，技术沉淀深、业务场景全、校招体系完善，适合想稳扎稳打、系统成长的应届生，也是AI行业的硬通货。字节跳动核心AI方向：豆包大模型、AI Agent、多模态AIGC、AI安全、火山引擎AI基础设施推荐理由：国内C端AI用户规模最大的厂商，豆包生态已经形成完整闭环，AI相关岗位占比超90%，校招hc充足，薪资...