与「全薬工業　」相关的搜索结果

8.11日盘前梳理No.1 盘前热点事件 一、昨日热点 并购：蓝盾光电 创新药：百花医药 PCB：宝鼎科技 地产：京投发展 影视：北京文化 电力：新中港 军工：长城军工 二、阿里云计划将全球数据中心产能提升两倍以上 基于首创全模块化设计架构，阿里云已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天。同样的工期，国内传统交付周期为6至12个月，美国为12至18个月。在缩短工期的同时，阿里云数据中心整体建设成本降低10%以上。今年，阿里云计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。小K注：数据中心全模块化设计是指各个环节并行生产，工厂制造后，预调至集装箱，再运抵数据中心，现场像搭积木一样吊装。 阿里数据中心：数据港、杭钢股份、润建股份、浙大网新 三、国际油价涨超5% 受霍尔木兹海峡重新开放前景不确定以及中东持续紧张局势的支撑，美、布两油美盘持续走高，涨超5%。 胡塞武装炮轰红海贸易港口和沙特炼油厂。 特朗普要求伊朗赔偿，称将纳入未来谈判。 美国上周战略石油储备（SPR）原油库存减少约610万桶，至2.987亿桶，为1983年以来的最低水平。 石油：山东墨龙、中曼石油、通源石油、科力股份（北交所） 化工：赤天化、金牛化工 四、《煤炭工业发展十五五规划》印发 到2030年 全国大型现代化煤矿产能比重提升至87%，智能化煤矿产能比例提升至75%，深化煤炭行业国资国企改革，支持煤炭企业发挥自身优势，与电力、新能源、化工等企业重组整合。 煤炭：昊华能源、大有能源、兖矿能源、淮北矿业 五、商务部：初步认定原产于墨西哥和美国的进口碧根果存在倾销 调查机关初步认定，原产于墨西哥和美国的进口碧根果存在倾销，中国国内碧根果产业受到实质损害，而且倾销与实质损害之间存在因果关系。 碧根果：洽洽食品、三只松鼠、良品铺子 六、我国境内发现多起“Sorry”勒索病毒攻击事件 国家计算机病毒应急处理中心10 日通报，近日，国家计算机病毒应急处理中心和计算机病毒防治技术国家工程实验室依托国家计算机病毒协同分析平台在我国境内发现多起我国用户遭“Sorry”勒索病毒攻击事件。用户重要文件被加密后文件名被更改为原文件名+“.sorry”后缀字符串，攻击者还在用户主机上留下勒索信，要求用户下载加密通信工具与其联系。该病毒归属于2026年新出现的勒索病毒家族“Sorry”，由攻击者使用GO语言编写，主要针对在互联网暴露的Linux Web服务器。 (央视新闻) 网络安全：国安股份、任子行、天融信、绿盟科技 七、行业要闻 1、豆包酒店订单开始抽佣12%，佣金普遍低于传统一线OTA（15%-22%）。（华天酒店、君亭酒店） 2、六部门印发《生态保护“十五五”规划》。（蒙草生态） 3、日本经济产业省修订了出口管制法令，从8月16日开始，新增一批纳入强制事前申报的高端管控技术品类，其中包括高端五轴数控机床整机等品类。（华东数控、恒进感应） 4、外交部：百余名菲律宾公民因非法就业、非法居留被依法处理。（长城军工、湖南天雁） 5、诺和诺德与亚马逊AWS建立战略合作伙伴关系，推动通过人工智能加速药物研发。（AI医药） 6、我国在文昌航天发射场使用长征七号改运载火箭发射中星4B卫星，火箭飞行异常，发射任务失利。 7、韩国将设立超35亿美元基金，重点投资半导体材料、零部件及设备领域。 8、英伟达宣布与Apollo、贝莱德、黑石、博枫、高盛和KKR合作，设立独立的算力融资平台，为AI基础设施建设筹集逾5,000亿美元第三方资本。 No.2 公告精选 一、日常公告 甘李药业：授权Menarini在欧盟27国等地区的博凡格鲁肽超重或肥胖适应症的商业化权利 里程碑付款最高达6.64亿欧元 天邦食品：子公司建德农发被裁定破产重整 杉杉股份：海螺集团成为间接控股股东 洁美科技：拟购买埃福思科技100%股权 昊华能源：子公司3.3亿元竞得盛华煤炭相关资产 青龙管业：签订4.97亿元预制构件框架采购协议 益生股份：7月白羽肉鸡苗销售收入同比增长113% 汇成真空：拟定增募资不超9.55亿元用于超精密半导体及连续式PVD设备产业化项目等 新 恒 汇：拟1.3亿元投建蚀刻引线框架生产车间扩建及物联网eSIM芯片封测扩产项目 江 波 龙：拟4亿元至8亿元回购公司股份 世 联 行：股东拟协议转让5.02%股份 二、停复牌 建设机械：停牌，拟收购蒲城清洁能源公司100%股权 爱丽家居：停牌核查，股价11个交易日涨185.56% 三、地雷阵 长龄液压：股东拟减持3.00%股份 大千生态：股东拟减持1.00%股份 汉维科技：股东拟减持0.37%股份 四、异动公告 百花医药：股票交易异常波动 公司基本面未发生重大变化 先导基电：主营业务不包括磷化铟衬底 亦无磷化铟衬底相关业务收入及利润

最近电影业票房出现了巨变，群众把市场和明星们吓坏了 1. 我是电影票房爱好者，经常研究电影票房。是从2017年《战狼2》开始的，看了片觉得不错，扯了两句票房，感觉能30亿。但没想到火爆到要几次上调预测，最后说了个60亿，最终56.94亿。当时真很吓人，当时最多的是周星驰搞的《美人鱼》，30多亿。 2. 但这种”吓人“是好事，打开了“向上”的预测空间。2018年《红海行动》36.52亿，《我不是药神》31.00亿，算是接上力了，业界终于敢大投入了，知道中国电影是“金矿”。后面果然中国电影票房爆发了，几个50多亿，40多亿的也不少。2019年《哪吒1》50.36亿，《流浪地球1》46.87亿，《我和我的祖国》31.70亿，好莱坞的《复仇者联盟4》42.50亿，都是突破。2021年是电影大年，《长津湖》第一部57.75亿超过了《战狼2》一点，《你好李焕英》54亿，女导演第一，《唐人街探案3》都有45.24亿。 3. 再到后面2022年，《长津湖之水门桥》40.67亿，《独行月球》31.03亿，往下走可以理解。2023年感觉上又回到大年了，《满江红》45.44亿，《流浪地球2》40.44亿，《孤注一掷》38.50亿，《消失的她》35.24亿。到这时，我感觉都还可以，除了30多亿的，《长安三万里》这种不到20亿的也挺好看。春节档可以，暑期档都不错。 4. 2024年不太对劲了，《热辣滚烫》34.18亿就第一了？《抓娃娃》33.28亿、《飞驰人生2》33.61亿。似乎是，大家过年要去看电影，没什么好选的了，就这几个吧。当时有点失望，感觉中国电影似乎就这点招了。 5. 再后面2025年，市场彻底变化了。一头是《哪吒2》154.46亿，突破了最狂野的想象力。中国电影票房潜力有多高，深不可测了。我是完完全全震惊了，怎么也不可能想到这个数。但是另一头，又是电影界的恐慌，大家不想看一般的电影了，只有《南京照相馆》30.17亿算可以。年底又出了一个没想到，好莱坞的《疯狂动物城2》45.94亿。 6. 到2026年，电影业危机彻底爆发。《飞驰人生3》44.21亿，看似成功，我认为说明了电影业的整体失败，春节档别的没有能打的，这个还能看下，没多好看，惯性观影。如果排第二的是《给阿嬷的情书》20亿，那市场的清冷算是多年来最差的。这年“吓人”的是，几个大牌明星都给出了极惨的票房，“向下”的想象空间打开了。谁来都不好使，群众不会因为明星去看片，这个事市场已经相信了。几亿算不错了，几千万不算差，几百万也可能。这等于摧毁了电影工业体系的定价基础。 7. 按好莱坞规矩，抗票房的明星，扑了一部大制作业界会再给一次机会，市场波动、档期竞争、营销失误、导演问题，原因可能很多；如果连续第二次扑了，说明观众缘已经不行，再没有机会了，从A-list里除名。那中国这的局面是，没人有抗票房的能力。不是个别明星的事，全都不行。 8. 电影搞“大明星+大制作”，在中国这等于找死。以前大制作也有机会扑街，但多少有点票房，几亿都算失败。现在直接给你几千万的数据，几百万也可能，玩去吧。中国电影市场称得上全球最残酷，观众不认人只认片。不是没钱看电影，好了可以50亿、上百亿。但要是没啥看头，直接凉透。原因比较复杂，感觉是群众观影眼光比电影业界进步得更快。

精准收割 昨天晚上从西班牙传来的消息，中美双方经过坦诚、深入、建设性的沟通，已经取得了重要进展，双方就以合作方式妥善解决TikTok相关问题达成了“基本框架共识”。 翻译成网友们能听懂的话，就是原则上可以卖，具体怎么卖，卖的条件后面接着谈。 我之前听到一个版本，收购tiktok主要由甲骨文牵头，可能会拉上沃尔玛，收购完后会给字节留下20%股份。这个说法的可能性是有的，埃里森是特朗普密友，从龙之臣，所以有好处肯定先紧着他，目前tiktok美国的数据也是由甲骨文保管。 这事你们了解一下就行，tiktok归属对a股影响不大。我以前曾经想注册一个tiktok账号上去看东西，结果发现网络教程里说不但要用vpn伪装成海外地址，还要购买一个海外的电话号码，申请的时候需要把手机系统换成英文，把时区调整伪装地址的当地时间。 好麻烦，不折腾，算了。 …… 今天a股成交2.34万亿，中位数上涨0.77%，感觉行情越走越稳了。之前那一波小连涨把日成交额拱到3万亿+，当时看着还有些担心，以为水又要沸了。结果这半个月震荡洗了下盘，现在量能又回到了2.5万亿以下，并且还能维持温和上涨的节奏，这看起来就很有耐力了。 今天场内最热门的概念是人形机器人及上下游，这个前几天有提到过，宇树机器人冲刺a股ipo，会是一个重要的炒作节点。减速器、传感器、机器人本体、电机、执行器今天都好涨，这个时候不用讲究机器人的落地前景和利润，情绪到位就行。 我查了一下宇树目前的经营情况是盈利的，每年营收10亿左右，主要来自四足机器人（70%），就是外观看起来很像机器狗的那一款。主要用途是工业巡检、消防侦查、警用巡逻和应急救援，至于备受期待的人形机器人，主要销售对象是b端，高校研究所买回去教学和研究，或者企业买回去品牌宣传、展会展览和商业表演，至于实际应用的场景目前还在探索。 朱啸虎也提到过这个问题，就是现在的机器人都会后空翻，但没想好具体怎么商业落地。之前有读者说可以让机器人来做家务，照顾老人，这个不现实，现在机器人的行动力太弱，智能也没跟上，5年内你别指望了。 马斯克前几天给自己设置了一个巨额股权激励方案，只要完成多项条件，最高可以获得上万亿美元的奖励。其中就有一条关于人形机器人，要求在未来10年（至2035年）累计销售和交付100万台optimus机器人，我觉得这条是最难完成的。 大盘的趋势还不错，你们看中证500、创业板指都缓过劲来了，重拾升势，因为我经常念叨的缘故，读者里面follow中证500的人比较多，眼看着就又要创新高了。我大部分的ic已经往下滚到12月份了，只留了2手没滚，因为说好每涨1%减一手，这周五看情况。 另外这两天行情还有一个特点，就是低价股在加速补涨，好像就是聊完上海建工大爷后低价股突然集体就上来了，最近3天涨了5%。这其实也是牛市的一个保留节目，就是中场休息之后像低价股、破净股，通常都会跟着修补一下。 低价股指数今年累计上涨28%，破净股今年累计上涨20%，不算很厉害，但也没拖后腿。 今年全市场中位数涨幅是+21.5%。 …… 1、今天港股的药捷安康-b引起了市场关注，原因是这个股最近8个交易日股价涨了10倍，然后在被列入港股通，以及包括恒生综合指数、国证港股通创新药指数在内的多个指数，吸引了接近10亿港币的被动买入配置。然后今天它的股价崩了，从679跌到192。 这属于港股特色的老节目，就是庄股根据规则量身定制，等抬进港股通和指数后找公募基金解盘，再崩个大的。以前有玩的更过分的，一天跌80-90%。炒港股的尽量回避那些不知道跟脚的小盘股，我打算这一波行情做完就撤了，因为目前离岸计税的法让炒港股的性价比变得很不理想。 2、万科a向深圳地铁借款20.64亿，利率是LPR减去0.66%，目前是2.34%。我不是万科股东，也不是深圳市民，对这事没啥好说的。沉没成本这么大，止损是不可能止损的，只有扛到底，扛到房地产回暖反弹。国资只能给万科续命，吊住那口气，真正能救万科的还得是你们 3、北京时间周四凌晨美联储会公布最新的利率变化，从目前来看90%以上的概率是降息0.25%，但也存在降息0.5%的可能性。如果降息0.25%对资本市场的影响不大，因为目前已经充分定价，但如果意外发生，不降息或者降息0.5%，那就可能引发剧烈波动。反正我明天晚上会把链上lp都先拆了，借贷杠杆也减少，以防半夜被搞。 4、商务部等9部门发布扩大消费服务的若干政策措施，详细内容我懒得贴了，主要针对文化旅游体育领域的消费，另外优惠了消费贷政策，对食品饮料板块的影响不大，而后者是a股的重灾区。 就这些，发射。

【爆發動亂】玻利維亞宣布緊急狀態 玻利維亞爆發長達50日的道路封鎖與動亂，導致全國食品及藥品短缺，經濟損失達30億美元，約佔年產值6％。總統帕斯宣布國家進入緊急狀態以恢復道路通行。儘管政府已與勞工組織簽署協議，部分團體仍持續封路。 #玻利維亞# #緊急狀態# #道路封鎖#

媳妇看我还咳嗽，给我削大梨，喂我大梨吃，我咳嗽好多了，看着其他男人不是比谁发烧温度高，就是比谁症状轻，要不就是比屯药全，我的眼睛都湿润了，媳妇给我削的大梨再甜，看着他们也心酸，太让人心疼，泪目。

有人说：香港人真傻，住个几十平的鸽子笼， 一家三口转个身都费劲。卖掉这套房子，回内地换个200平的大平层，它不香吗？ 说实话以前我也这么想。后来我才明白，人家守的是身份。 香港人不肯离开，是因为背后这5大隐形王牌 第一：香港工资中位数2万，洗碗扫地都1万+ 第二：香港公立医院住院，一天300港币，包吃饭药手术全包，穷人老人直接免费，敢生病吗？在香港还真敢！ 第三：全球名校随便申考，内地清北复交，分数线低的吓人，你家孩子还在刷题，人家已经在选去牛津还是清华。 第四：170个国家免签，出国留学工作说走就走 第五：香港食品安全管的严，问题食品直接刑事责任，奶粉买药闭着眼睛拿，放心。 别再说香港人不懂享受了，好多内地朋友挤破头也想搞个香港身份，你不心动吗？

之前问了虚拟网卡 Tun 模式下微信图片加载慢的问题， 大家非常热心的给出了很多诊断的建议，我做了一下复盘： 微信的网络机制本身就极其特殊。@wq268888 提到微信自己有一套优先内置解析、网络嗅探和信息分析，一旦发现流量被虚拟网卡接管，就会不断重试，明确走不了才会降级到常规网络。@giv00257710 踩过更深的坑，发现微信很多图片其实是直接走纯 IP 地址拉取，压根不走域名，导致常规的域名白名单直接失效。加上 @tzhsz 提到的 edns 机制，多媒体 CDN 很容易被国外 DNS 误解析到海外服务器。 第一流派，也是呼声最高、提议人数最多的关停 IPv6 派。 @LeungDeo、@Edison_aware、@BarrySong97、@Ner0sss、@5tran9er 和 @ncle99 都直接给出了一句话诊断：关掉 IPv6。 @Jerry182809 直言用机场的第一步就是关 IPv6。@chrislee_sub 也吐槽微信的 IPv6 兼容问题早就存在好几年了。@0i8up 补充说国内很多家庭路由器和宽带的 IPv6 本身就极其不稳定，像没普及一样，开了徒增玄学断流。 关掉 IPv6 救活的远不止微信。@vireriver 反馈自己只要一开代理，京东和淘宝的商品图片全线崩溃，关了 IPv6 立刻恢复；@ddflj3310 也提到在 Surge 下剪映等抖音系应用完全登不上，同样靠关 IPv6 解决。@HunterRockCat 则提醒飞书等办公协同软件也会遭遇同样的问题。 背后的逻辑被 @grok 和 @MoeDejavu 点透了：绝大多数代理节点根本没有配置 IPv6 出口，但 DNS 偏偏解析出了 AAAA 记录。微信偏偏优先尝试 IPv6 连接，结果掉进路由黑洞死等超时，几秒后才狼狈降级回 IPv4，体感上就是图片一直在死转圈。@MoeDejavu 建议，如果关了 IPv6 还不稳定，记得把代理客户端里的 AAAA 查询解析也一并关停。 第二流派，追求完美双栈的 fake-ip 规则精修派。 很多朋友不想为了微信直接废掉 IPv6，选择对分流配置进行细化。@0xfingeroo 贴出了 GitHub 上 Clash Verge Rev 官方 issue 1762 的长篇排查讨论。 @qtwaiter 给出了教科书级的 fake-ip 原理：在虚拟网卡接管流量时，所有域名都被劫持进了虚拟私有网段。必须在 dns 配置的 fake-ip-filter 加入白名单，强制腾讯的多媒体域名走真实国内 IP 解析。比如针对 QQ 和微信的图片视频，把 放进过滤列表。 @LeonKuo2023 具体给出了两条立竿见影的直连后缀规则： 和 提醒，很多人的微信图片卡死，纯粹是因为分流规则没写全，图片请求被最底下的兜底规则误送到了海外代理。@cnfree8964 补充把严格路由关闭；@LaelLuo 建议排查 QUIC 协议嗅探；@neotuper 建议检查 SNI 分流；@AwesomeYang_com 和 @wooooow_wo 则建议在规则里单独指定微信进程走 DIRECT 直连。 第三流派，干脆放弃虚拟网卡的实用派。 @YanzuWuahh 早就被 Tun 模式的各种玄学搞烦了，选择退回经典架构：系统代理搭配 Proxifier，只对指定的海外开发工具开启强制代理，微信这种国内应用压根碰不到虚拟网卡。 @qg7777 提到，如果没有配置专门的软路由做增强模式，单靠本机跑单一的 Tun 模式极易翻车。@bnxiohi15661429 也吐槽某些客户端内核对 Tun 的处理不够完善，换成小火箭等工具反而没这些毛病。 第四流派，赛博神医 AI 排查流。 @dave33_z 分享了硬核实战：之前买 AWS Lightsail 晚高峰延迟卡死，直接把网络环境和配置丢给 Codex，一通调优把晚高峰延迟压到了六十毫秒。现在遇到各种网络玄学，直接把配置文件丢给 AI 分析。 @tina_sound43105、@neveriwill14294、@xueyu1125、@thePixelsAI、@Silas10m 和 @Lee656233622 全都站这一边。把本地分流规则丢给 Codex 或 DeepSeek，让模型顺着路由跳数检查，几分钟就能自动生成改好的配置。@misaki233q 更是让 Agent 搓出了一套高级双栈规则：国内应用走 IPv6 直连，海外流量走 IPv4 代理，鱼和熊掌全部兼得。 第五流派，反思工具本质的断舍离派。 @WetThinAir 抛出了一个直击本质的问题：我们到底为什么非要开 Tun 模式？像很多写代码的工具，单独配个终端环境或者局部端口就能跑得飞快，根本没必要为了几个工具让全系统的网络流量都从虚拟网卡里冒险淌一遍。 遇到微信转圈的朋友，照着这份清单排查，基本药到病除。

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

看了龙餐馆，稍微有点拖，但总体还是非常不错的剧情片，10 分满分我打 8 分。 导演野心很大，沈腾演得很好，有明显的药神痕迹，也有点像国土安全。可能在国际市场获得一些认可？ 但毕竟大部分国内观众对战争共情很弱，不像药神那样共情很深，所以评分和票房估计低于药神。 有趣的地方是，龙餐馆虽然故事地点在伊拉克，但全是在青岛影视城和国内沙漠拍的，演员则都是埃及找来的。 另外就是最近电影，我最喜欢特立独行，各种影射，居然预告片就有“我来晚了”，让人啧啧称奇，但豆瓣评分奇低。八仙热度很高，但我不喜欢，总感觉国产动画脸谱化并且刻板生硬。

再聊【外行光环效应】 我初中同学在中海油，我说你这工作稳啊，他说夕阳行业了，单位里全是老人，天天炒股。他们爱买创新药，逻辑就一条：谁老了不得天天吃药？ 高中同学做医药的，听了一笑：创新药有个屁技术含量，就电脑上跑个对接打分，改个侧链绕开专利。我们自己不买，要买就买芯片，那才是真尖端。 可我大学同学做射频芯片的，说咱就干点低端设计和封测，下游压价往死里压，到现在财报还是亏钱的。要赚钱还得看运营商，那是大甲方，对接国家业务，旱涝保收。 这话我哥极力反对，他在通信行业，专门给运营商做服务：三大什么德行？一百万产值报上去能写两三百万。炒股别碰通信，要买就买存储，那个财报实在。 我炒币的朋友，说听了这话去美股买了两倍做多海力士，亏得裤子都快没了。什么存储不存储，金融全是割韭菜，不如买石油股吃分红。 闭环了，别的行业都香。 (纯属瞎编，请勿对号入座)