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...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

早上9点准时到公司，9点10分发现工位没有一个人，原来大家都去总部开会了，但0个人通知我，路过的同事都会和我对视两眼。实习怎么做才能有好的产出，才能不被忽视啊

深信服客经一站式面经1⃣️总体感受：一天全部面完，结果通知很快，群面和业务一面感觉很轻松但是业务二面孩子真的被压力坏了😭😭😭😭，汗流浃背了，以为自己凉了，但出来的时候hr跟我说过了。我两场业务面大约都面了四五十分钟，嘴巴都说干了，但是面试现场提供水，饮料，咖啡等本人今天凌晨两点睡的觉，七点起床，上午面一场，下午面三场还要被压力，已经快死了—————————————————————————2⃣️群面1.题目：三个候选人 选择一位当销售经理（题目是随机抽取的）2.流程：①读题3min②讨论30min③汇报2min3.本场bg一半以上都是985硕，我抢到了reporter的位置，讨论过程可能...