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作为10亿用户、1000亿GB+存储规模的国民级云盘标杆,百度网盘早已不只是单纯的存储工具,依托顶尖的信息安全体系与行业天花板级AI智能体GenFlow4.0,打造出一站式AI求职闭环,搭载30TB超大存储空间,无需切换多款软件,就能完成简历制作、优化、证件照生成、全真模拟面试、专业复盘全流程,是目前求职面试练习的全能首选工具。轻量化AI面试工具,基础语音对话、面试问答功能齐全,操作简单易上手,适
根据2026年HR科技行业调研,超过90%的企业在评估ATS系统费用时只看了订阅价格,忽略了实施成本、效率损耗、人才流失等隐性支出。一套年费15万的系统,三年真实总成本可能超过100万。AI原生ATS💡 想看更多 ATS招聘系统费用:2026年90%的企业都算错了这笔账,隐性成本才是大头 的成功案例?Moka AI 已服务 3000+ 企业客户查看客户案例。
根据2026年HR数字化行业调研,。大量企业花了钱建库,却让简历沉睡——这是智能人才库建设的核心矛盾。,是指基于AI技术对企业历史候选人、内部员工、外部人才进行统一沉淀、动态更新、智能激活的数字化人才资产管理体系。它不是简历仓库,而是一套能”自己生长”的组织记忆系统。2026年主流方案中,Moka AI 凭借的实战积累,是智能人才库建设领域的市场主流之选。💡 想了解更多 智能人才库建设 的实践经
对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应
去年秋招,我带过一个学生小陈,简历上写了个"基于LangChain的问答系统",GitHub链接也给了。面试时他现场跑了一遍,RAG流程顺得很,检索、生成、输出都没问题。我接着问了三个问题:你怎么记录每次调用的输入输出?怎么追踪一个请求经过了多少个Agent节点?权限怎么控制,谁能调哪个接口?他卡住了。后来我帮他改简历,把项目从"能跑"升级到了"可观测",再投出去,面试官的关注点完全不一样了。这件
一句话总结:Qwen3.8-27B 是一款原生的视觉 - 语言稠密大模型,能够理解图像和视频,并具备灵活的思维控制能力,旨在更可靠地完成复杂的多步骤任务Qwen3.8-27B混合注意力与原生多模态架构能力说明核心能力编码、专业工作、研究、长周期 agentic 任务全面提升Agent 执行自主规划更强,环境反馈处理更好,端到端完成率更高下游兼容支持更多主流 harness 与开发工具思考控制思考模
AI面试目前更适合校园招聘、蓝领批量招聘、大规模社会招聘、管培生招聘、高潜人才识别以及跨区域招聘等场景。其核心价值不是简单把线下面试搬到线上,而是将简历筛选、面试邀约、智能提问、视频面试、评价和人才沉淀中的标准化环节交给系统处理,让HR减少重复工作,让业务面试官集中判断重点候选人。对于中大型企业而言,如果还需要连接ATS、人才测评和人才库,用友大易可以作为重点关注品牌。
AI员工落地三阶段:FDE如何帮企业避坑增效 搭建阶段 FDE从零构建AI员工体系:1)业务摸底制定数据方案,避免数据滥用或缺失;2)清洗脱敏数据,建立私有知识库,防止AI"幻觉"频发;3)定制Agent工作流,打通老旧系统;4)全链路测试优化。缺FDE会导致AI脱离业务实际,沦为演示玩具。 培训阶段 双重培训体系:1)对AI持续业务训练,通过错题迭代降低失误率;2)对企业分岗位培训,使员工掌握独
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单,这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200% ,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。
关注 霍格沃兹软件测试开发 公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集上周给团队做模拟面试,我问了一道题:"怎么测一个会自己改自己的系统?“现场安静了三秒。这道题不是凭空编的。2026年8月13日晚,DeepSeek 发布了首款开源 Agent 产品 DeepSeek Harness(简称 dsh),MIT 许可证,上线约 42 小时破 10 万星,目前已超 15 万星。更关键的是,它的
AI大模型学习指南:从零基础到实战进阶 当前AI大模型领域人才缺口巨大,供需比仅0.17,资深工程师年薪可达百万。本文提供系统学习路径: 趋势分析:全球大模型市场3年增长30倍,中国产业规模将破5000亿,掌握相关技术成核心竞争力。 学习路线: 基础阶段(1-2月):掌握Python、线性代数等基础知识 进阶阶段(3-4月):学习Transformer架构、大模型训练流程及工具(Hugging F
本周AI/智能体领域GitHub趋势聚焦三大方向:1)Claude Code的图解技能库(diagram-design)以13.5k新增star领跑,提供29种非Mermaid风格的HTML/SVG图表能力;2)长任务处理Agent(prime-agent)和腾讯云团队记忆系统(TencentDB-Agent-Memory)分别关注编程工作流自动化和跨Agent知识共享;3)安全执行环境(clou
文章全面探讨了人工智能技术在各领域的创新应用,包括城市治理中的民生诉求处理、交通治理、环境监测、灾害应急等;医疗领域的智能诊断、药物研发、个性化医疗方案等;金融领域的智能投资、风险评估、市场预测等;教育领域的智能辅导、学习路径规划、作业批改等;交通出行领域的智能交通管理、自动驾驶技术、智能公交运营等;零售电商领域的智能客服、供应链优化、动态定价等;制造领域的质量检测、生产优化、设备维护等;能源领域
回到问题本身,找通话转语音留言的整理工具,本质就是匹配自己的使用频率和现有工具链。偶尔用、能访问Google,选Google Docs语音输入就够;已经深度用Notion做协作,选Notion AI也没问题;日常有大量面试留言、面谈记录需要整理,需要自动提取重点和待办,听脑AI值得优先试试。建议拿一段你自己的录音实测一下听脑AI,是否适合用一次就能判断。按照以下步骤选,不用纠结,直接落地:第一步,
AI大模型应用开发工程师:高薪背后的职业密码 随着AI技术爆发,企业需求从模型研发转向落地应用,AI大模型应用开发工程师成为炙手可热的高薪岗位(月薪25K-70万+)。其核心价值在于将大模型与业务结合,完成知识库搭建、智能客服开发、多模态数据处理等实际场景应用。 行业趋势:技术红利向应用层转移,企业更看重工程能力和项目经验,而非单纯算法理论。然而,许多学习者因缺乏完整项目经历难以入行。未来,具备需
摘要: 文章解析了大模型训练的五大核心阶段(数据准备、预训练、监督微调、偏好反馈、对齐优化),强调通过小规模实践理解模型能力与偏差来源。同时指出2026年AI行业最大机会在应用层,企业急需掌握RAG、Agent智能体、微调三大技术的大模型开发人才,相关岗位薪资远超行业平均水平。文末提供免费大模型学习资料及实战课程,助力开发者抓住AI浪潮红利,实现职业跃迁。 (字数:150)
文章探讨了在快节奏的AI时代追求工作与生活平衡的价值观,并深入分析了AI编程助手的技术实现。作者欣赏携程员工对稳定工作的满足感,认为稳定心态更有利于学习新技术。随后文章详细解读了Claude Code和Codex两款AI编程助手的差异,重点剖析了Prompt工程的三层压缩策略(工具结果截断、对话历史摘要、紧急降级),以及增量修改系统的Plan审查机制。最后介绍了工具调用的三阶段流程(生成请求、策略
阻塞是调用方被挂起等待,非阻塞是调用方可以继续做其他事。:- 一个线程管理多个连接(通过Selector)- 非阻塞读写,不会阻塞线程- 适用于连接数多、连接时间短的场景(如聊天服务器)## 四、AIO:异步非阻塞IO(Asynchronous I/O)AIO是真正的异步IO,发起IO操作后立即返回,当操作完成时通过回调通知。:- 简单应用用BIO(如小型内网工具)- 高并发网络应用首选NIO(如
await用少量线程管理大量连接。
当任务足够复杂时,AI 不只是需要工具,也不只是需要指令——它需要一个完整的认知模型,Skill 包含了 Prompt 的所有指令,但以更高的认知层次组织起来。
今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经,希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。
**核心优势**: 1. 拥有专属的“西南官话”方言识别引擎,四川话识别精度远超常规软件。* **遗憾与建议**:在实测中我发现,随身鹿目前在多文件批量共享时,如果接收方网络不稳定,偶尔会出现云端同步延迟的情况。以前用手机自带备忘录或普通浏览器转写,出来的文本全是“天书”,比如把“晓得了嘛”识别成“小德勒马”,把“整巴适”识别成“准八十”。而随身鹿在开启“AI降噪”后,不仅准确识别出了“这个本子(
据CSDN相关行业分析数据,双一流就业率91.9%,地方本科85.6%,差距6.3个百分点。根因在三断层(资源密度+企业触达+数据颗粒度),高校就业数字化是补断层可行路径。毕师父高校AI面试舱补练习+就业SaaS系统管数据+学长线上辅导补出口。
AI训练师:国家认证的新职业,人才缺口超500万 人工智能训练师是负责优化AI模型的关键角色,2020年被纳入国家职业目录,分为五个等级,拥有完整的职业技能标准。其工作涵盖数据治理、模型调优及场景适配,远超出简单数据标注。目前全国人才缺口达500万,企业急需“技术+行业”复合型人才。政策支持力度大,多地将其列为紧缺工种,并提供培训补贴。持证者享有就业优势和政策红利,职业发展前景广阔。这一职业正成为
【秋招备战指南:稳扎稳打是关键】随着暑期实习结束,秋招战役即将打响。本文针对2024届毕业生提供实用建议:1. 时间紧迫性:秋招8月启动,中大厂10月截止,需尽早投递;2. 核心准备:(1)夯实技术基础(数据结构/SQL/大数据框架);(2)重点关注AI技术融合应用;(3)精细化打磨简历,确保内容真实可控;3. 投递策略:分层投递+实时记录,建议关注企业招聘公众号获取第一手信息;4. 面试技巧:提
文面向正在求职的应届生、转行者和0-3年职场人,解决「简历工具虚假免费、模板质量差、投递无反馈」三大核心痛点。基于亲身体验,从简历生成、智能评分、JD匹配三个维度深度实测「鹅来面」平台,并提供可复用的AI简历优化方法。
智能旅行规划助手是一个结合高德地图API与大语言模型的AI旅行规划应用,通过真实数据与AI编排解决传统旅行规划效率低、信息不准确的问题。项目采用前后端分离架构(FastAPI+Vue3),实现了行程生成、地图标记、伴游问答和PDF导出等功能。核心创新点在于将LLM生成内容与高德地图POI数据进行坐标回填校验,确保结果的准确性和可执行性。技术亮点包括异步任务处理、多级JSON解析、错误降级机制等。该
通俗理解为可以把它想象成一个 “超级大脑”,通过学习海量文本数据,能理解、生成人类语言,完成对话、写代码、总结文本等任务。核心特征:规模大(参数百亿 / 千亿级)、泛化能力强,但原生能力可能不聚焦,比如能写代码但不一定精通某个具体框架。典型例子:GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问。通俗理解:大模型的 “专项能力”,是为了让大模型完成某一类特定任务而定义的标准化能力模块。核心特征:聚焦
需要注意的是所有经理人参阅系列的书籍或课程都仅能从其官网购得,其他渠道无售,即便有也都是用AI生成的冒牌货。相比零散地刷短视频、看碎片化内容,真正优秀的人力资源管理书籍,往往更能帮助HR建立起完整的管理框架。很多时候,一个看似普通的问题,背后可能牵扯的是组织结构、绩效机制、沟通方式甚至企业文化。很多时候,如果缺少系统性的思考能力,HR就容易陷入“哪里出问题补哪里”的状态。真正优秀的团队,往往不是靠
本文对比了AI任务处理中直接生成与反思机制的效果差异,探讨了零样本提示与多样本提示的应用场景。实验数据表明,反思机制在各类任务中的表现优于直接生成,尤其在需要高准确度的任务中效果显著。文章通过具体案例(如HTML代码编写、泡茶步骤等)展示了反思提示词的实际应用,并提供了两大实操技巧:明确指示反思动作和提供具体审查标准。这些提示词工程技巧能有效提升AI输出的质量和准确性,帮助解决模型在简单任务上容易
写周报,你只需要说“这周完成了项目A的测试、开了三场会、解决了客户B的投诉”,智能体帮你扩写成结构清晰、语气得体的周报。早晨,你的智能体已经根据交通状况提醒你“今天堵车,建议提前15分钟出门”。科技巨头们纷纷推出“智能体商店”,像下载App一样下载不同能力的智能体——写作的、做表的、订票的、管日程的。你想学一门新技能,比如摄影,智能体每天给你推送一个小知识点,并布置练习,还能点评你的作品。而智能体
很多求职者以为,简历优化就是把句子写得更高级一点,把表达润色得更漂亮一点。但在真实招聘流程里,简历首先面对的未必是 HR,而可能是 ATS 系统。ATS,全称是 Applicant Tracking System,也就是候选人管理系统。它不一定像人一样完整阅读你的简历,而是会先对简历做结构化解析,提取关键信息,再和岗位 JD 进行初步匹配。我们在做 AI简历姬 的过程中,经常遇到一个问题:用户的经
“简历改了100遍,还是石沉大海,我是不是这辈子都转不了行了?”是不是你!是不是你!是不是你!😭当初我转行的时候,也像无头苍蝇一样,面对着HR的要求:“要有相关经验!”直接懵圈。手头的简历除了学校那点事儿,再没别的能拿得出手了。想写点什么吧,又怕露怯,总觉得自己的经历跟目标岗位完全不搭边。相信很多转行的小伙伴都有同感:想抓住新的机会,但简历上却一片空白,根本不知道怎么把自己过去不相干的经验包装成
基于Harness+ Langgraph+ A2A写一个 Agent Team,实现一支硅基团队自己 写代码
刚结束美团大模型算法岗的两轮面试,整体感觉还是挺硬核的,问得比较深,也挺有代表性。趁热打铁,梳理一下问题和自己的理解,也希望能给正在准备大模型方向的同学一些参考。这两轮面试覆盖了模型结构、训练流程、推理优化、多模态、代码实现等多个维度,整体还是比较全面的。扎实基础:Transformer、注意力机制、位置编码、训练策略等必须滚瓜烂熟。紧跟前沿:多关注开源模型(Qwen、DeepSeek、Llama
摘要: TREX系统通过双模块协作(Researcher决策+Executor执行)和树状搜索机制,首次实现LLM微调全流程自动化。实验表明,其在FT-Bench的10项任务中平均性能提升18%,超越人工微调(15%),且无需干预。创新点包括形式化搜索模型与降低微调门槛,但存在计算资源需求较高、领域覆盖有限等局限。未来将扩展多模态支持并优化效率,为AI应用开发提供新范式。 (150字)
文章详细阐述了AI技术如何重塑2025年前端开发领域,指出传统前端开发面临的挑战,以及AI如何提升代码生成效率、测试覆盖率和故障排查速度。文章进一步探讨了前端工程师在AI时代的新定位,强调了不可动摇的技术基础(HTML、CSS、JavaScript),AI工具链的重要性(代码生成、设计到代码、测试自动化、调试排障),以及Prompt工程的核心能力。此外,文章还介绍了如何将AI集成到产品中,构建智能
在科技树的文章中也整理过前端AI 方向的面试内容,因为今年大家或多或少都遇到了AI方向的面试,因此也整理了不少前端or后端相关的面试文档,经过大厂朋友以及我个人的润色整理,于今天成功宣告完毕,致力于让更多前端或者后端能在与AI的对波中占上风。正文开始,以下内容展示部分,完整可阅读github。