2026年AI应该还会火吧

累计投入了约40个小时，随着项目复杂度的上升，不得不提前终止“完全基于AI开发”，尝试做成了插件，小程序，正在做APP，接下来还是要返璞归真，开始补习代码基础知识。在整个AI开发过程中有如下发现：1.小白使用cursor的时候，需要规避跟cursor产生过多纠缠，及时使用coze充当中介，能解决小白不懂代码/cursor只懂执行命令的尴尬；cursor用的好的人，是最会用prompt提问的人，最会提问的人，往往是产品经理，而不是程序员2.上下文看似制约，其实不是制约的本质，因为真正的项目其复杂度是远超2万甚至200万Token上线的。所以当我从windsurf和cursor切换到cline，并拉满上下文后，确实短期解决了项目的瓶颈，推进了一大步，但终究无法应对越来越膨胀的代码。真正的制约是你能否有效管理项目中的各类概念，并并并有条地向AI分配任务。但如果你能做到，你就不是小白呀?3.Alcoding不仅仅需要描述清楚需求，更需要清楚代码逻辑。所以小白一般在刚开始最快乐，在中间能稍微解决，在后期逐渐崩溃。因为小白真的对各类概念一无所知。看起来是一个“为什么文字底部不能加色块”的问题，会衍生类、CSS、HTML渲染、JS执行等等一系列陌生的概念，技术的学习还是绕不开4.AI很擅长后端逻辑，因为他是清晰，明确的，我花在后端上的实际差不多仅占1/10。但AI不擅长UI、样式，因为这是和人的审美相关的。偏偏审美又是模糊的，很容易陷入甲方的五彩斑斓黑陷阱。5.最后是一些普世的使用建议:-有进展了，千万用Git随手保存-尽可能各个能力封装模块化-有较大更新后让他写进Readme中，后面可以拿这个给他看-一开始可以说复杂需求，后续尽可能一次描述一个小需求-邀请他追问细节-认真阅读他的每一步操作，不求看懂代码，至少看懂逻辑-可以让他在敲代码前先给出分析和逻辑说明，也可以让他在有更新后写入Readme，这些都可以放到预置的Prompt-提前思考好你的项目逻辑（我指技术实现部分），在外部文档上敲下来，而不是在打开Alcoding的那一刻才开始思考以上。

最近面试以来压力最大的一次，问的角度和很多问题都是以前没有问过、思考过的📍面试公司：b站🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、实习经历拷打； 3、实习中最让你映像深刻的经历； 4、你觉得你实习中的难点是什么； 5、讲一下公司的业务； 6、对比其他同类产品，你觉得你们的优势是什么； 7、你刚刚提到了k8s，讲一讲指令； 8、知道注册中心的概念吗； 9、现在让你搭建一个注册中心如何搭建（问的很细，包含具体的技术栈和部分代码）； 10、sql查询语句：查30天以上购买最多的top10； 11、算法：最长回文字符串； 反问：如果让您搭注册中心，您会...

总时长50分钟左右，攒人品中...1 实习介绍2 常见的的大模型，或者说VLM这块的模型，了解过哪些?3 Qwen 2.5 VL相对Qwen 2 VL做了哪些改进?4.追问了M-RoPE比原来的ROPE有什么改进?有什么优点?5.原来的ROPE在升级成M-ROPE之前，它是怎么处理视频的?具体来说，对于每一个每一帧或者说每一个patch，是怎么处理的?6.然后互相聊了不少项目，偏聊天风格，基本都是short talk，并不都是问答7 项目:主要想解决的核心问题是什么?8.项目:既然是一个垂类的一个场景，为什么要去用通用场景下的VLM来做?为什么不用已经具有领域知识的一些模型?9.项目:为什么你的VLM是输出点的坐标，而不输出bbox呢，bbox按道理比点的坐标具有更多的图像信息吧?10讲一下SAM2分割模型的原理11 项目:SFT框架用的是什么?12 项目:SFT数据的合成pipeline，详细讲解一13 项目:数据是用算法生成的，你们怎么判断这一批数据是好的还是不好的呢?14 算法题:lc70 爬楼梯

面试这事儿： 面试官在 1-2 小时里做一件事——把你还原成一张“人才画像”，然后和岗位需要的画像做匹配。你看到的是：我问你项目、问你方案、问你观点、问你为什么。 我脑子里做的是：你的能力边界在哪、强项是什么、短板是什么、风险点在哪、成长性如何——你来了以后能不能交付、能不能扛事、是否值得信任。这篇文章想讲清两件事（站在面试官视角）：面试官到底在面什么：我们如何在 1-2 小时里，把你还原成一张“人才画像”（能力边界、擅长领域、风险点、成长性）。面试官怎么做判断：我们具体看哪些维度、怎么追问拿证据、最后怎么下“通过 / 不通过 / 人才库”的结论。一、你看不到但一定存在的东西：岗位画像很多候选...