实习的第一天大多数是在配环境和做杂事看文档时度过的，这时候因为是实习生，这时候项目组大佬不太放心把项目交给我们，这时候我们要干一堆杂事，慢慢磨合，慢慢的学习下技术。

该说不说这个chat gpt和geimi确是是比较好用的，虽然这个每个月花费的额度有点大，但是相较于国内被投毒的ai，这些ai的差距和国内的相比确是我国还仍待提高，这是我一直使用地geimi

“今天有空吗"，一听到这句话就离加班不远了，大多是实习生上来都是干杂活的，这边需要你帮助的东西大多都是些很简单的项目逻辑，怕你是新人，不敢给你上高难度作业，到时候出问题整个项目组的人员都要被领导骂了，所以杂活就让新人承包了。加班是压榨新人的一种手段，这也在让新人快速融入到整个项目组里面去

AI首先跟学历挂钩，好的学历加上选择的方向足够高，门槛够得着，这样就可以去学习AI了，而且学习AI还得了解AI的核心技术，agent，或者是别的新的技术，而且简历就像是给别人推销产品，只要你有足够拿得出手的项目，加上奖项多，能力达到了，就能真的进到想要进的公司了。

一堆LangChain基础框架，做项目的学习框架是不可少的，除此之外还是要了解最前沿的技术栈，知识你是学不完的，一代技术更新迭代

我还是觉得Ai方向的或是机器人有关研发的，因为对于他们来说Ai可以提高开发效率这是不可否认的，而且他们的研究方向还是最前沿的

大厂待遇好这是不可否认的，但是大厂裁员风险肯定大，去大厂是那种有经验，有能力的大佬。这种人技术真的很强，而且还不容易被替代，Ai替代的风险暂时来讲很小；

刷真题真的有必要，虽然卡子哥刷力扣不会核心模式，但是力扣上面的大佬真的也很多，在上面可以学到很多有用的知识

我还是觉得在面试的时候，考研面试或是进公司面试，至少可以写到简历上，可以多几行字，也可以多让HR了解对于团队的贡献

现在的热点话题应该就是裁员了，随着Ai的快速发展，现在很多人面临着失业，对于HR来说，这样可以减少损耗提高团队开发效率。是这样的，现在技术真的可以替代人

、我觉得面试官可能会问下面这个问题“请解释ReAct的核心逻辑，并举例说明它在Agent中的应用场景？”或者“如果要设计一个‘自动整理会议纪要’的Agent，你会如何拆解任务？请描述每个步骤的关键节点。”答案是ReAct的核心是通过“思考-行动-观察”的循环，让Agent在执行任务时既能主动规划，又能调用工具，并基于环境反馈动态调整策略。简单来说，就是“想清楚再行动，行动后看结果，结果不好再调整”。面试官问的问题大多都是八股文，或者很基础地知识，所以一定得打磨自己地技术

现在Ai门槛比较高，不是985，211硕士真的很少有机会能够接触的到，所以我觉的真的就是个人的能力，先考个研究生，到时候从事算法岗真的比大学毕业简单的很多了。其次的话还得打破认知Ai技术还得不断地更新迭代，才能更加地成熟。

根据我自己的性格，加上我之后求职的意愿来讲，我觉得在公司里面就是牛马，所以不累是不可能的，成长肯定会有所成长，工资实习生不会太高，找到工作我就不挑了，我还是觉得公司的氛围对于个人成长真的很重要。所以我更看重的是成长

分享个翻译脚本，经常打cf的人这里的cf不是指穿越火线，指的是俄罗斯的算法平台网站，对于新手小白不是很友好，这里都是英文，我当时做题目不会配置翻译器导致读题时都是自己翻译的，在这里分享个翻译插件https://vjudge.net/，可以翻译英语算法类题目。