2026届互联网大厂校招呈现AI人才争夺战态势，AI岗位占比大幅提升，百度超90%，阿里超60%。校招时间前移至"金八银九"，规模扩大。企业更看重实际项目/实习经历，AI能力成为技术岗和非技术岗必备技能。AI岗位薪资大幅上涨，顶尖高校应届博士年薪近200万。预计2030年中国对AI人才需求将增至2022年的6倍，AI人才紧缺将成为常态。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI智能体是AI领域的重要进展，具有自主性、适应性和目标导向性等特性。其核心架构包括大语言模型作为"大脑"、记忆系统、规划决策和工具使用模块。关键技术涵盖提示工程、RAG和多模态协同能力等。AI智能体已广泛应用于企业流程自动化、软件开发、电商运营、医疗健康等领域，但仍面临不确定性、安全风险和伦理挑战等挑战。未来将向更强自主性、多模态融合和具身智能方向发展。

AI智能体是AI领域的重要进展，具有自主性、适应性和目标导向性等特性。其核心架构包括大语言模型作为"大脑"、记忆系统、规划决策和工具使用模块。关键技术涵盖提示工程、RAG和多模态协同能力等。AI智能体已广泛应用于企业流程自动化、软件开发、电商运营、医疗健康等领域，但仍面临不确定性、安全风险和伦理挑战等挑战。未来将向更强自主性、多模态融合和具身智能方向发展。

文章探讨了蒸馏大型推理模型（如DeepSeek R1）时遇到的"长think"问题及其解决方案。长think导致显存压力大、冗余信息过多和泛化性下降。作者提出了三种应对策略：压缩或总结think内容、结构化蒸馏（只学习推理框架）、调整训练损失（降低think权重）。通过实际流程展示，这些方法能在保证推理能力的前提下显著减小训练负担，使学生模型能够高效学习。

文章探讨了蒸馏大型推理模型（如DeepSeek R1）时遇到的"长think"问题及其解决方案。长think导致显存压力大、冗余信息过多和泛化性下降。作者提出了三种应对策略：压缩或总结think内容、结构化蒸馏（只学习推理框架）、调整训练损失（降低think权重）。通过实际流程展示，这些方法能在保证推理能力的前提下显著减小训练负担，使学生模型能够高效学习。

Meta开源的REFRAG RAG方案通过在embedding层面压缩无关上下文，只给模型呈现真正有用的信息，实现了首token延迟提升30.85倍，上下文窗口扩大16倍，token消耗减少2-4倍的效果。该方案使用强化学习训练的策略网络对压缩向量打分，只保留高分内容完整展示，其余保持压缩状态。这不仅解决了传统RAG中90%上下文无用的痛点，还大幅降低了推理成本，使长上下文应用成为可能，代码已在G

Meta开源的REFRAG RAG方案通过在embedding层面压缩无关上下文，只给模型呈现真正有用的信息，实现了首token延迟提升30.85倍，上下文窗口扩大16倍，token消耗减少2-4倍的效果。该方案使用强化学习训练的策略网络对压缩向量打分，只保留高分内容完整展示，其余保持压缩状态。这不仅解决了传统RAG中90%上下文无用的痛点，还大幅降低了推理成本，使长上下文应用成为可能，代码已在G