2026 年被称为 “物理 AI 量产元年”，AIVA 作为行业首个 “AI 定义汽车” 品牌，颠覆传统造车逻辑。整车设计初期即围绕大模型、具身智能搭建底层架构，硬件完全服务于 AI 能力发挥。车型搭载豆包大模型，实现全时免唤醒自然交互、场景化自主决策、生理状态感知个性化服务，让汽车从机械产品进化为 AI 物理载体，2026 年内量产落地，主攻 20 万元以上乘用车市场。AI定义汽车。

2026 年被称为 “物理 AI 量产元年”，AIVA 作为行业首个 “AI 定义汽车” 品牌，颠覆传统造车逻辑。整车设计初期即围绕大模型、具身智能搭建底层架构，硬件完全服务于 AI 能力发挥。车型搭载豆包大模型，实现全时免唤醒自然交互、场景化自主决策、生理状态感知个性化服务，让汽车从机械产品进化为 AI 物理载体，2026 年内量产落地，主攻 20 万元以上乘用车市场。AI定义汽车。

2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像，电商、制造、教育各行各业，都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”，早就告别单纯比拼模型参数，正式进入落地应用时代。懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师，岗位缺口大，薪资待遇十分可观。风口再好，不如手握高薪 offer 实在。行情火热，普通人、程序员

2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像，电商、制造、教育各行各业，都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”，早就告别单纯比拼模型参数，正式进入落地应用时代。懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师，岗位缺口大，薪资待遇十分可观。风口再好，不如手握高薪 offer 实在。行情火热，普通人、程序员

这道题算是送分题，但月之暗面的面试官明显比之前面的几家公司听得更认真——我说到一半他会打断追问细节。背景部分我就不展开了，每个人不一样。说一个说"选Agent方向"的技巧：别只说"我觉得Agent很火"，要说"我遇到了一个具体问题，用传统方法解决不了，Agent给了我新的思路"。我当时说的是之前做客服机器人时遇到的情况——用户的问题稍微复杂一点，比如"我要退货，但发票找不到了"，规则引擎就处理不了

Claude Code 在大型代码库里的表现，不只取决于模型本身，还取决于代码库有没有被整理成“Claude 能看懂、能导航、能验证”的状态。

Claude Code 在大型代码库里的表现，不只取决于模型本身，还取决于代码库有没有被整理成“Claude 能看懂、能导航、能验证”的状态。

如果你平时会看一些 Agent 或 AI 应用相关的内容，应该多少见过这些词：RAG、Agentic RAG、AI Memory。这些名词看起来有点技术范，但它们描述的能力，其实已经出现在很多 AI 产品里：你在运营商 App 里问机器人客服"怎么开票""怎么改套餐"时，它可能会先查帮助中心、FAQ 或产品文档，再告诉你该怎么操作；你向 DeepSeek、豆包这类带联网能力的 AI 提问时，它们在

如果你平时会看一些 Agent 或 AI 应用相关的内容，应该多少见过这些词：RAG、Agentic RAG、AI Memory。这些名词看起来有点技术范，但它们描述的能力，其实已经出现在很多 AI 产品里：你在运营商 App 里问机器人客服"怎么开票""怎么改套餐"时，它可能会先查帮助中心、FAQ 或产品文档，再告诉你该怎么操作；你向 DeepSeek、豆包这类带联网能力的 AI 提问时，它们在

Reasonix 值得关注的地方，不只是它做了一个 DeepSeek Coding Agent，更在于它把"模型计费机制"放进了 Agent 的架构设计里。过去我们聊 Coding Agent，更多关注模型能力、工具调用、上下文管理和代码修改效果。但 Reasonix 提醒了一个更现实的问题：Agent 想要长期运行，成本本身也是工程问题。如果上下文组织不稳定，再便宜的模型也可能在长会话里慢慢变贵