Linux基础之命令2

简介/背景 最近我在做一个改简历的智能体。一开始用的是 Spring-AI-Alibaba（SAA），但实践下来迭代慢、效果也不稳定。后来我用 Codex 写 Skills，很快就把流程打通了，效果明显好很多。这件事让我坚定一个想法：生活里 90% 的事情都应该用 AI 来提效。   核心要点  绝大多数日常事务其实是 SOP，AI 比人更擅长稳定执行 人的价值更在“判断与目标”，而不是重复性动作 Skills 是把经验变成可复用流程的最好方式之一 不要只看模型强不强，关键是“能不能落地成流程”   对程序员和学生的具体用法 程序员：把“需求拆解、方案对比、接口文档、单测补全、发布检查”变成 ...

bg双9计算机，学了一点JAVA基础，MySQL，Redis，这两天在刷hot100，能力较差，无实习（面了三次都被狠狠拷打无下文），感觉自己进大厂没实力，想进体制内或者能躺平的，想留西安，家人们觉得我应该怎么规划自己的求职之路

秋招0offer，估计简历有问题   

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...