首先，面试过程压力巨大，别忘了保护好心理和身体健康，保持支持网络，合理作息。面试虽看似竞争，实则大家目标一致——希望你成功通过并接受offer。
面试难免会有失败，重要的是坚持和成长。即使被拒，别气馁，未来依然有机会。多家AI/ML公司面试经历告诉我们，面试其实也很有趣——你会接触顶尖专家，学习新技能，体验编程挑战。
准备是成功关键：建议至少投入约100小时刷题，如Leetcode，另花类似时间阅读论文、复习基础知识、模拟面试。所有对话都非“随便聊聊”，每次交流都是展现自我和热情的机会。
技术面试中，面试官希望你成功，切勿紧张。掌握策略：保持简洁介绍，解决一个问题后迅速进入下一个，适应白板和Python编码。善用“todo”注释和断言帮助自己理清思路，遇难题可适当调整思路。
行为面试重在讲故事，使用STAR(I)法则，准备涵盖领导力、失败经历等主题的真实案例，展现成长和反思。
领域面试需熟悉基础与前沿知识，准备好讨论论文和当前项目。利用ChatGPT、Deep Research等工具辅助学习。
拿到面试机会往往靠可见的优秀成果和人脉推荐。保持活跃，发布作品，参加活动，善用LinkedIn和个人主页。面试前务必了解招聘经理背景，真诚表达对职位和团队的热情。
谈判时别只盯着薪资，关注团队、使命、文化和生活品质。最终选择让你每天都乐于工作的地方。
AI research interviews | #面试 #经验
1. 放弃notebooks依赖，拥抱代码仓库。Colab和Kaggle方便，但真正的项目价值在于结构清晰、易维护的git repo，养成使用专业编辑器和工程化脚本的习惯，才是通向工业级开发的必经之路。
2. GPU永远不能闲着。深度学习的加速根本在于大规模并行计算。就像撕散书页在桌面铺开，GPU能同时处理海量数据。利用Wandb等MLOps工具实时监控GPU使用率，避免资源浪费，是保证训练效率的关键。
3. 持续优化代码细节。比如作者通过替换Parquet Reader为Dataloader、用PyTorch内置的Scaled Dot Product Attention替代自定义实现，token处理速度提升近10倍。性能提升往往藏在内核融合和内存优化的细节里，别放过任何提升空间。
4. 时刻关注张量维度。深度学习中Tensor维度变化频繁，做好注释、标明形状，避免因转置、reshape导致的逻辑混乱，是代码可读性和debug效率提升的基础。
5. 深刻理解模型组件差异。GPT用LayerNorm，Llama改用RMSNorm。拆解每个子模块，理解其设计动机和作用，才能更好地把握整张架构图，代码实现也能更加准确高效。
6. 善于横向比较架构演进。新模型往往在旧模型基础上做局部创新，比如Mixture of Experts用多个小网络替代大网络结构。通过对比，抓住关键创新点，快速洞察论文核心，有助于精准实现和性能评估。
最后，初学时别怕依赖如Grok、GPT、Gemini等工具，失败是成长的必经阶段，坚持下来终能独立驾驭复杂模型。
Learnings after coding GPT & Llama from scratch :) | #经验
1. 深度调研模式
“You’re my research assistant. Find the latest studies, reports, and articles on [topic]. Summarize each source with: Title | Date | Key Finding | Source link.”
2. “给行家讲解”模式
“Explain [complex concept] as if I have deep domain knowledge but limited time. Include: key principles, debates, and real-world applications.”
3. 逆向观点生成器
“Summarize the mainstream consensus on [topic]. Then present 3 contrarian or under-discussed perspectives with credible citations.”
4. 多源整合分析
“Summarize how [Company A], [Company B], and [Company C] approach [problem]. Highlight differences in strategy, data use, and outcomes.”
5. 带引用写作助手
“Draft a 500-word article on [topic]. Use academic tone, include 3 cited sources (with links), and end with a future trend prediction.”
6. 数据猎人
“Find the latest available statistics on [metric]. Return: Figure | Source | Date | Link | Context (1 sentence).”
7. 新闻洞察流程
“Summarize this week’s top 5 news stories in [industry]. Highlight implications, patterns, and what most people missed.”
8. 来源可信度鉴定
“Evaluate the credibility of this source: [link]. Check author expertise, citations, publication reputation, and potential bias.”
9. 内容调研引擎
“I’m writing a post about [topic]. Find 5 stats, 3 frameworks, and 2 quotes from experts to support it.”
10. AI工作流伙伴
“When I ask a question, also suggest 3 follow-up queries that expand or deepen understanding.”
这些提示词覆盖调研、写作、数据挖掘、内容策划和信息验证等全链条，极大提升你的AI使用效率。
很多人没被教过如何高效阅读研究论文。学术圈往往默认这是自学技能，圈外则觉得论文太专业、枯燥，不值得花时间。我曾把读论文当成苦差事，耗费三年才逐渐享受其中。回顾经验，最有效的三条原则是：
1. 先直觉理解，再看实证数据，最后才深入细节。
先用三句话总结论文大意，抓住它“做什么、为什么做”；然后重点看图表和数据，判断方法和结论的可信度；细节部分只在确定值得钻研时才深入。不同背景的人理解细节方式差异很大——工程师喜欢边写代码边理解，数学博士则习惯先研读定义和推导。无论哪种，关键是随时可以停下来，投入时间在最有价值的论文上。
2. 读论文要讲效率，找适合自己的方式。
多读且快读，培养“研究品味”，避免在低质量论文上浪费时间。每篇论文不是孤立存在，要从整体研究网络中理解它的意义。找到适合自己的笔记和整理方法，比如用Notion建数据库，记录三句话总结、主观评论和重要性评分。明确阅读目的，有时想快速了解领域现状，有时想找到新视角。多尝试，别盲目跟风别人的阅读方法。
3. 学会提问，保持好奇心。
AI工具可以帮你理解内容，但提出正确的问题仍是你的责任。对一个主题，你要知道自己是“已经理解，可以评价和应用”，还是“还没理解，需要问问题填补知识空白”。遇到困难时，找出需要先掌握的“前置知识”，逐步拆解。保持“不怕问”的心态，才能不断突破理解瓶颈。
最后，虽然AI能简化学习过程，我依然坚持自己写总结和评论，这种“摩擦”才是真正的学习动力。别让表面上的“懂”替代了真正的理解。
基于Agentic Engineering的开发流程已到能自动写几乎100%代码的地步。但很多人还在绕圈子，忙着制造复杂“假象”，反而没真正产出。
这里分享了作者这一年AI辅助开发的心得，直击核心，帮你少走弯路
77个HTML+JavaScript应用和6个Python应用，涵盖多种实用场景；完全通过LLM提示生成代码，无需手动编写；支持GitHub Actions自动化部署，节省大量开发时间
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提供 8 种学习提示，涵盖从技能特定学习到资源整理的全方位方法；强调个性化学习计划，帮助用户高效掌握任何技能；结合实际案例和加速学习技巧，让学习事半功倍
