SalinnaW

On Vaction Doctor
研究两性关系

[RAW·顶级露脸馆 @MaxGanet]

长相看着清纯的小母狗，一根大鸡巴根本不够她爽。约到酒店刚脱完衣服就跪着求操，高潮时腹部一阵阵抽搐，奶头都被我捏得又红又硬还不停浪叫：“我不行了……要高潮了……捏我奶头，用力点！！！”。小狗好爽，快一点主人，我要去了～ 骚逼已经被玩到合不拢，以后谁敢接盘这只发情的小母狗…..

[SalinnaW @zhng175362]

@Sexytodashu 有上海的吗

[SalinnaW @zhng175362]

停止��淫、戒色情片、戒糖、多喝水、坚持健身、减少社交、远离烂人、穿得体面、增加收入、注意卫生、少说废话

这套组合拳下来，整个人真的会变样。

[洛川 @luochuannn]

23岁本色出演的白丝小护士，瘦瘦小小的小母狗没想到这么耐操，20多个姿势下来硬是没给她操服，全程爸爸叫个不停，掐脖子打屁股扇巴掌屡试不爽，骚是真骚 爽也是真的爽，唯一缺点就是不爱修毛毛

[SalinnaW @zhng175362]

今晚有ins乐园的吗

[SalinnaW @zhng175362]

有没有什么灰黑产可以月入十万的？

[hsn @hsn8086]

真的假的

[Mr Panda @PandaTalk8]

https://t.co/haPIKjT65K

[HuangMing @Zhm20220917]

https://t.co/qOZOdSDSvA

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

今天来看腾讯的开发工程师的初面题。

Q1 - Q9, Q12我感觉这是整张卷子最值钱的部分。面试官非常懂行，他关注的是大模型在实际业务中的控制流和记忆管理。

先说Q1, Q2, Q5。
大模型的 Token 是要算钱且有长度限制的。怎么存用户的聊天记录？
怎么在跨系统、跨时间的情况下，还能让大模型记得用户是谁、之前说了什么？
这是做智能助手最核心的痛点。

Q3, Q4, Q6, Q12。终于开始考架构了。
面试官在考查你对大模型调用框架的底层认知。问 FSM和 LangGraph，说明腾讯需要用强控制、确定性高的流式架构去规范大模型的胡言乱语。
问为什么选 ReAct 而不是纯 Chain，估计是在看面试者对Reason-Action与死板工程流水线之间平衡点的理解。

Q7, Q8，毫无疑问的Skill。
这通常是大型 Agent 框架，比如字节的 Coze、腾讯自己的类似产品里的核心概念，考查的是能不���把复杂的工具调用封装成标准��、可复用的插件。

Q10、Q11，还有Q13。
这应该算是传统后端的知识。
工厂模式、本地部署与配置管理以及后台怎么搭建，是在淘汰那些只会调 OpenAI 接口，但连基本的后端架构、高可用、设计模式都不懂的包装型选手。
腾讯的团队，要的是能直接上手写生产环境代码的熟练工。

Q14、Q15，没啥可说的，算法基本功。
最长有效括号考Stack或者动态规划，挺考验逻辑严密性。
股票交易，也属于LeetCode 经典系列，我经常刷，典型的动态规划、贪心算法。经典的大厂核心算法大礼包，虽然和 AI 没直接关系，但用来刷掉代码基本功不过关的人非常有效。

现在大厂要的 AI 工程师，既要懂大模型的特性，比如Token限制、Agent流控、RAG挂载这��，又要是一个扎实的传统后端高手。
如果能把前 12 道关于 Agent 架构和记忆管理的题解释得既深又透，哪怕后面项目稍微薄弱一点，腾讯那边也会觉得你对大模型应用开发是有深度思考的。

[Mr Panda @PandaTalk8]

接下来几年裁员就是常态， 看看 fable 5 的惊人表现吧。

OPC 会成为主流， OPC 绝大多数人都是消费者， 而不是生产者， 说人话就是大多数OPC 很难赚到钱。

OPC 最成功的模式就是手动做脏活， 服务高价值客户。
一单生意不要低于8000块钱。

AI很强大，但讲真话， 人类想要在强大的AI面前存活下来， 我认为最重要就是耐心。

因为AI强大后， 会让更多人做事浮于表面， 而时间会奖励的永远都是超级有耐心的那小挫人。

[宝玉 @dotey]

DeepSeek 招 Agent Harness 研究员，能是世界范围内第一次招聘“Harness研究员”
https://t.co/FEDd5AAxz0

● 招聘岗位：Agent Harness 研究员（实习/全职）
● 工作性质：全职 | 实习
● 工作地点：浙江·杭州市 / 北京市

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【团队使命】
Model + Harness = Agent
我们正在把 DeepSeek 的前沿模型能力，转化为领先的 Agent 产品。这其中除模型本身以外的所有工作，都属于 Harness 的范畴。
你将加入 Harness 团队，与研究员、工程师、产品经��紧密协作，探索 Harness 领域的研究前沿，定义 DeepSeek 对 Harness 的理解。

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【主要职责】
- 前沿创新：与 Harness 团队的研究员与工程师深度沟通、紧密合作，共同定义和实现 Harness 领域基于模型能力的前沿创新，包括但不限于上下文管理、长期记忆、Subagent 与 Multi-Agent、自进化 Agent 等领域。
- 深度适配：与模型训练团队的研究员与工程师深度沟通与合作，实现模型与 Harness 的共同进化，从 Harness 的角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的深度适配。
- 评测构建：提出 Harness 领域的基准测试与评测方法，构建评测基准数据和制定数据标注策略，从 Harness 的角度研究并优化 Agent 在各领域的智能水平。
- 真实迭代：以真实世界的任务作为 Harness 研究的重要反馈源，设计相关数据与实验，持续迭代 Agent 能力在真实使用场景下的表现。
- 用户优化：基于团队收集到的用户反馈，从 Harness 的角度研究并优化为最广大用户解决真实场景问题的能力。

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【任职要求】
- 科研背景：硕士学历及以上，2年以上计算机科学或相关领域的科研经验，水平过硬，眼界广阔，有科研品味���在计算机科学领域具有含金量的论文发表（特别优秀候选人可放宽学历及年限要求）。
- 独立推进：面对问题能够独立分析并提出自己的 idea，具备从 0 到 1 推动研究的能力；能够快速将想法转化为可运行的原型，具备高效的实验迭代能力。
- 全栈开发：熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发，在软件开发领域具有极强的学习能力；能够在 AI 辅助下，在没有直接经验的领域（如语言、技术、框架等）进行研究目的的编程工作。
- 重度用户：是 Agent 产品的高强度用户，对 Agent Harness 的开发和研究有极大的热情，对模型行为有品味有判断力；深度使用过代码类及通用类 Agent 产品，并将相关产品的使用融入到自己的工作和生活中。
- 知识储备：熟悉 LLM 以及 Agent 基本机制及其技术原理（包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等）；对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等课题有深入的理解。
- 沟通能力：具备良好的中文沟通能力。

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【加分项】
- AI 领域相关科研经验，或 AI 行业的研究员任职经验。
- 拥有个人开源作品，或对开源社区有深度贡献。
- 在计算机科学领域、编程领域、或数据科学领域获得过具有含金量的比赛奖项。
- 其它超乎常人的与此工作相关的才能。

[zerowq @zerowq_eth]

阿里 杭州西溪园

hr 曝：保守估计 35%的裁员

这个比例估计比美团的人员还要多

[Roland.W @rwayne]

真心建议做副业的朋友多逛逛Reddit！

国内多数副业帖子都是结果导向，只告诉你赚了多少

但Reddit上的分享，会完整展现实操流程、过往失败与经验总结

在这里你收获的是赚钱的底层方法，而非流于表面的套路

[Elon Musk @elonmusk]

Good interview

[SalinnaW @zhng175362]

@Shinonome05120 会去练屁股吗⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄

[SalinnaW @zhng175362]

谁懂 朋友3月开始炒美股已经从A7赚成A8了。。。

[SalinnaW @zhng175362]

@Shinonome05120 想射背上

[SalinnaW @zhng175362]

上海周五晚上Ins有无

[SalinnaW @zhng175362]

@narutomohamed93 操粉