1.不限于模型微调的方式，在多智能体场景下去提升单个llm的性能，比如function calling 或者 检索精度提升等等。2.针对具体业务去设计多智能体架构选哪个方向好点呢，之前实习有做过模型微调、embedding/reranker这种，我该选择多智能体吗？牛爷爷们来点建议叭

接到在猎聘上一个猎头的电话，推荐个实习岗位给我，啥也不说，就开始模板话术要把我简历给那边hr，我一直说不考虑，他全当听不见，然后一句:诶，好的，我把您简历给那边hr了哈。我:？还有猎聘，我都没同意，你就把我简历给了？sm猎头，sm猎聘，已卸载

想知道各位牛友如何看现在市场上的传统后端开发和“llm应用开发”呢，因为llm应用开发其实市场上做的工作内容参差挺大的，我大致分了几类供参考，如有不对，轻喷1.第一种最接近后端，调大模型api，然后还是搞后端那一套，无奈很多公司喜欢打着这个噱头，其实跟后端无异。2.做agent，核心工作就是prompt，rag，用低代码平台搭工作流、智能体这种，这种去了感觉失业得最快。3.搞微调，这种门槛也不是很高，但比第二种好多了，涉及模型微调、指标评估、造数据啥的。4.预训练，这种都是算法招进去的，门槛有点高，感觉危机感没那么高，虽然说也是搞数据清洗的多。5.模型压缩、推理加速啥的，这种偏底层 门槛也很高，个人感觉很好，就是要求高。大概这五种，依次从后端到算法，市面上很多名字，大模型/ai/ai agent应用开发太多了，但工作的内容差别超大。如果说涉及到的主要工作就是洗数据、造指标、微调、prompt、rag之类的或者再加一点agent，那感觉护城河似乎没那么高，甚至感觉可能还比不过java(说法可能有些绝对)，总结来说就是感觉危机感很重，想知道大伙是怎么看的，作为在校生该如何做选择呢？

已拿offer，应该去吗，末九硕，秋招还是偏向泛体制，大模型应用开发或者java老本行也行，现在是继续沉淀还是去，希望牛爷爷们给一些建议😍

这个公司好像做公关、广告、社媒的，有人了解该公司大模型应用开发这个岗位吗？