春晚的机器人表演引发了人们对AI技术的关注。文章指出，AI和机器人已经进入普通人的生活，并推动了“机器人租赁”等新产业的发展。同时，AI行业的薪资水平也在不断提高，因为市场上对AI人才的需求远远大于供给。普通人可以通过学习实用技能，抓住AI发展的机遇，找到属于自己的位置。春晚落幕后，全网都在聊一个共同话题：这届晚会的“机器人含量也太高了！不管是主会场里灵活走位、完成高难度动作的人形机器人，还是幕后

2026届秋招，大厂如字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯等纷纷加码AI岗位，占比超六成，传统岗位缩减超30%。AI相关岗位薪酬高、招聘节奏快，企业需能结合业务场景的“AI+X”复合型人才。对求职者而言，掌握AI技能成为核心竞争力，转型阵痛在所难免。今年的秋招,画风变了。大厂集体转向,AI岗位占大头先看几个数字。字节跳动2026届秋招,中国区计划招超5000人,研发类岗位同比涨了23%,还首次开出了AI

本文深入浅出地介绍了AI Agent的概念、功能及其与大模型的区别。AI Agent具备规划、检索、工具调用、反馈和复盘迭代等核心能力，能自主完成任务。文章还分析了AI Agent市场的爆炸性增长趋势及在各行业的应用案例，为个人和企业提供了入门和应用的实用建议，强调掌握AI Agent技术的重要性。前文提到的下一个十年是"AI创业时代"，本期就为你讲解下中间层的Ai Agent 到底是个什么玩意，

本文分析了AI时代"越用AI越吃香"的岗位，从趋势认知、能力锻造和生态支撑三方面展开。AI算法工程师、数据科学家、AI产品经理等岗位需求激增，薪资领先。求职者需筑牢专业技术能力，提升通用技能，通过平台资源和实践机会积累经验。掌握AI技术结合行业知识的复合型人才更具竞争力，提前规划系统提升AI相关能力者薪资增长更快，晋升机会更多。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 ）方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出的，该方法让LM（Language Model，语言模型）能够

工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。一个完整的工作流，必须具备开始和结束两个节点。Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。Workflow：面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据

只要搞渗透，不就会听到很多行业内人前辈一直在重复:“信息搜集” 信息搜集有多重要，你搜集的到的多少资产信息，决定了你后续进行的一系列实战到什么程度!

如果你是Java、Golang、Python、.NET、PHP后端，最近也在纠结AI应用开发到底怎么学。别慌。先别把自己扔进一堆大模型原理里淹死。你现在最该做的是三件事：第一，选一个真实AI应用场景。比如企业知识库、智能面试、简历助手、客服问答。第二，做一个能写进简历的项目。优先从RAG开始，因为它最适合后端切入。第三，把项目讲清楚。包括业务背景、技术方案、工程难点、评测方式、上线问题、成本控制、

本人是某双一流大学硕士生，也最近刚好准备参加 2024年秋招，在找大模型算法岗实习中，遇到了很多有意思的面试，所以将这些面试题记录下来，并分享给那些和我一样在为一份满意的offer努力着的小伙伴们！！！

漏洞挖掘是指通过分析软件、系统或网络中存在的安全漏洞来发现并利用这些漏洞。漏洞挖掘是信息安全领域的一项重要工作，可以帮助企业和组织提高系统的安全性，避免黑客攻击和数据泄露。漏洞挖掘的流程一般可以概括为以下几个步骤：确定目标：确定要挖掘的软件或系统。这可能是一个应用程序、操作系统、网络设备或其他系统。收集信息：收集有关目标的信息，包括架构、协议、版本和配置等。这些信息可以通过互联网搜索、手动扫描、自