宁德时代还有没开奖的吗？

刚入职我认为踩过最大的坑就是：没有认清自己的定位，当了公司的牛马。作为一个实习生，首要目的就是为了学习，其次就是能转正就转正，千万不要all in 实习转正，这是一个很大很大的坑。第二坑就是千万不要主动揽活，这样就可以少做一点杂活，才有更多的时间去学习。在工作的时候，只是专注于mentor派的活，放弃了八股文的背诵以及OJ题目的编写。#刚入职的你踩过哪些坑#

还记得第一家实习公司，藏在写字楼的角落，整个开发团队不到十人，所谓技术栈，就是把若依改个名字当自研框架。CRUD写到昏头，那时憋屈得很，觉得浪费了应届生身份。现在回头看见过代码能烂到什么程度，才懂规范和质量不是空话，环境烂归烂，但脑子不能跟着一起烂。

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

你是否曾被这些术语轰炸得晕头转向：LLM、Prompt、Agent、RAG、Function Calling、Langchain、SKILL……如果感觉全都不认识，恭喜你，这篇文章正是为你准备的。我们将彻底揭开这些唬人概念的“底裤”，让你发现所谓“智能体”不过是由“不需要智能的部分”构成，而整个AI技术的演进，实则是一条从“绝对刚性”到“极度柔性”的清晰路径。第一章：混乱的起点——大语言模型（LLM）与对话一切始于最古老的语言模型。最初的语言模型堪称“智障”，但随着模型参数爆炸式增长，在某个临界点，它竟涌现出了智能。为了与之前的智障模型区分，我们在前面加了一个“大”字，于是便有了大语言模型（L...