在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

27届机械硕士，最近想找找寒假实习，希望大家给我的简历提提建议，谢谢。

自我介绍快手低端机性能优化专项中，你负责的具体工作是什么？提出了哪些优化策略？安卓系统的 AOT 编译是什么时候执行的？强制 AOT 编译如何提升 APP 运行性能？Glide 图片加载库的三级缓存机制中，活动缓存和内存缓存的区别是什么？缓存 key 是如何计算的？快手智能音量调节需求的核心逻辑是什么？如何通过传感器数据替代麦克风权限获取环境音量？计算音量分贝值的公式和关键步骤是什么？音频采样率、编码格式等参数的作用是什么？安卓 Activity 的生命周期有哪些关键钩子函数？onStart 和 onResume 的区别是什么？如果 APP 耗电严重，如何排查和优化？安卓后台更新功能如何实现？...