传音校招内推

题干分析 题设给定一个爬楼花费数组，记录每到一个台阶需要再向上爬所需的花费。要求我们求解从下标0或者1开始爬楼到达楼顶所需最小花费。 算法思路 基本的线性DP问题。根据题设我们可以假设初始我们从下标-1处出发，到下标0或者下标1，此次出发无花费。因此设数组表示到达下标为i的台阶所需花费，初始条件为：  我们的目标是到达楼顶，即求。 我们将总目标进行拆分：由于到达下下标为n的台阶只可能是从下标n-1的台阶上花费cost[n-1]上来，或者从下标n-2上花费cost[n-2]上来，我们取其中的最小值，由此DP状态转移方程为：  同时我们不难观测到整个DP状态转移过程只涉及相邻的三个DP状态，完全可...

之前拒了数字马力的秋招offer之后，昨天又给我发了一个不合适的邮件，这是要干啥呢？

和mentor的第一次谈话在谈话的最后，mentor跟我说：“我希望你把我当成资源，而不是老师。”“资源”这个词直接而准确，让我一时恍然。从小到大，“老师”总是连着某种规矩与距离，让我们习惯于被动等待教导、听从指令，把自己放在一个被定义的位置上。而“资源”，主语变成了“我”。这意味着我要主动去勘探、获取自己真正需要的东西。因为最清楚自己成长渴求的，正是我自己。这种主动的探寻与吸收，才是扎实的成长。以前觉得“资源”听起来功利，但现在有了不同理解——它其实接近“把自己当成产品”，持续积累知识、能力和格局，成为对他人有价值的人。这种价值不必宏大，可以对事、对人、对团队，也可以对自己在乎的领域。重要的是让“创造价值”成为思考与行动的一部分。汲取，是为了将来能够给予；提问，也是为了有一天可以解答。让自己有价，才能对未来有用。谢谢mt，受教了

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...