抛开难度不谈，它代表的不是“名气”或者“光环”，而是一种我真正认可的工程氛围：把事情做到极致，用技术解决真实世界的问题。我向往的是那种对细节偏执、对结果负责的环境。不是为了快上线，而是为了把东西做到“真的能用、真的好用”。在大疆，技术不是背景板，而是核心。做嵌入式、做系统、做底层，本来就应该离真实硬件、真实产品更近一点。能看到自己的代码，变成稳定运行的设备，而不是停留在 PPT 或指标里。如果有机会，我当然想去大疆。不是因为它难，而是因为它值得。

27届第一段实习，本来打算投投看没想到拿offer了。这种大学的实习是啥意思，和正常的互联网实习有啥区别。应该选哪个比较好。

bg双非一本，想找寒假实习，在bsso上开始投递了，上周蔚来战败，想牛友们给点建议😃，

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...