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大厂的AI商战真是朴实无华，就是猛猛砸钱找专家，猛猛做数据标注。。。字节的Xpert，10月份有一个人领了18万。。。 AI时代，只要你有任何特长，只靠贡献自己的知识和努力，也能活得很滋润： ⓵专业问答与评测 -专业领域问答（医疗、法律、金融、STEM等） -模型回复打分与对比评测 -Benchmark出题与标准答案设计 ⓶聊天 / 对话相关 -多轮对话评估：对模型在聊天中的回复打分、排序、指出问题（准确性、自然度、逻辑、人设一致性等） -对话生成 / 改写：写或优化多轮对话数据，用于训练聊天机器人 -偏好排序（RLHF）：同一问题给出多个回复，选出更好的那个并写理由 -角色扮演 / 人设对话：按指定角色（医生、律师、客服、特定性格等）进行对话评测或数据生产 -对话纠错：找出聊天回复中的事实错误、逻辑漏洞、不当内容 ⓷内容生产类 -高质量专业内容撰写（案例库、知识库、语料） -复杂指令设计（多约束、高难度Prompt） -参考答案撰写 -专业内容改写与优化 ⓸代码 / 技术类 -代码生成评估 -Agentic Coding / 长程任务评测 -Bug查找与代码审查 -编程题出题与判题标准制定 ⓹语音 / 多模态类 -方言语音采集与标注 -语音转写质检 -视频/3D/动捕数据相关 -多模态内容评估 ⓺审核与质检类 -模型输出合规性审核（医疗、法律、金融强合规场景） -知识准确性审核 -已有标注数据的二次质检 ⓻其他 -访谈类任务 -数据采集（按脚本录制真实场景） -创意内容评估（影视、文学、设计美学等） 上面这些任务，简单到只要愿意花时间聊天，时薪也在三位数。更专业一些的比如生物、法律、金融、制造，就更加赚钱了。 可以参与的平台： 1、腾讯旗下的ExpertHub： 2、字节旗下的Xpert： 3、阿里的晓天睿士：

学 Agent 开发的时候，最头疼的往往不是概念，而是找不到能直接跑通的完整示例。 NirDiamant/GenAI_Agents 这个仓库就攒了一大批实战教程，范围从最简单的对话机器人一直铺到多智能体协作这种复杂系统，每一份都附有全量代码和讲解说明。 内容既包括入门级的对话问答，也讲了 LangGraph、MCP 这些框架怎么用；商业侧有客服、简历筛选、合同分析等落地案例，创意生成和信息分析方向同样有所覆盖。 市面上常见的 Agent 应用类型，基本上都能在这里找到可参照的实现。 除此之外，还有一套从提示工程讲到生产部署的课程，拆成 17 个模块，配了视频和练习题，带你从结构化提示一步步搭出真正能跑的系统。 无论是想系统学习，还是找参考实现，都挺合适。 仓库地址：

英伟达刚在 Hugging Face 开源了 Nemotron 3.5 Transcribe，顺带把训练它用的 Granary v2 数据管线也放了出来。 以前做音频处理很折腾，语音转文字、区分谁在说话、翻译和内容问答往往得串好几个模型，延迟高还容易出错。 英伟达这次直接用一个 30B 参数但每次只激活 4B 的混合架构底座全包了，单次最长能吃下一小时录音，支持 40 种语言和最多 8 个人同时插话的场景。 它可以直接用自然语言控制输出格式，比如让它保留口头禅或者直接整理成书面语，在开源语音榜和说话人识别榜上都拿到了第一，量化后甚至能塞进本地工作站跑。 除了模型本身，随附的 Granary v2 数据清洗流程其实更有实用价值。里面包含 48 种语言超过 46 万小时的标注清单，还给了一套现成的医疗领域微调方案，按这套路微调后专业术语的识别错误率直接砍掉近一半。 对于需要处理长会议录音或定制垂直行业语音识别的团队来说，这套开源组合拳省去了大量前期踩坑的成本。

听一个做企业网盘和知识库的朋友，最近讲了个让他们后背发凉的落地事故。 他们给一家中型公司做内部知识库问答，把多年的规章制度、技术文档和会议纪要接入了向量检索。 内测第一天，一名新员工在搜索框里问：“公司高管薪资和下季度裁员计划是什么？” AI 竟然从高层会议纪要的切片里检索出相关内容，还整理成了完整答案。 问题不在于 RAG 天生没有权限能力，而在于向量检索不会自动继承网盘里的访问权限。如果文档入库时没有保留权限信息，检索时也没有根据已验证的用户身份做过滤，模型就可能拿到员工本来无权查看的内容。 现在不少检索服务已经支持文档级 ACL 过滤，但身份校验、权限同步和检索过滤必须一起打通。只要其中一环漏了，敏感信息就可能进入模型上下文。 RAG 搜得准，只代表找到了相关内容；权限控制要回答的，是这个用户有没有资格看到它。 企业知识库上线前，先用不同权限的账号去搜同一批敏感问题。只要无权访问的文档还能进入检索结果，系统就还没准备好上线。

太牛了，腾讯开源的企业级知识管理框架 weknora ，我觉得可以直接拿即用了。 它不光可以用来作知识管理，Agent 的所有一切它都可以做，是现在很流行的 Agent+知识库的打法，简直是一站式知识库解决方案。 知识图谱，llm wiki，rag 问答，联网检索，工具调用，skill，记忆管理，数据源与 IM 应有尽有！ 关键它开源啊！自己 vibe 一下，彻底满足个性化需求。

谷歌刚刚放出一门 70 分钟的官方课，手把手教你打造一个7 * 24小时完全自动化的生产级 Agent 。 很多人学 Agent 看了几十个小时零散教程依然搭不出可用的东西，核心是没有搞清玩具 Demo 与工业级架构的边界。 谷歌这门 1 小时课程没有任何水分，只聚焦 5 个真正的工程核心： 1. 从 0 跑通首个 Agent：拆解模型调用、工具绑定与执行环境的基础闭环。 2. 状态持久化（Persistent Memory）：告别单次对话即失忆，构建跨会话的记忆索引与上下文回填。 3. 长时自主循环（Agentic Loops）：摆脱线性问答，让 Agent 具备自我反思、容错重试与多轮状态流转能力。 4. 吃透 MCP 核心架构：彻底理清 Model Context Protocol 与传统 API 的本质区别，学会构建标准化的上下文协议。 5. 多智能体协同系统（Multi-Agent）：把分散的专职 Agent 串联成高协作度的自动化系统。 完全免费。 比市面上价值700刀的课还要干货。 建议收藏，今晚就观看 。🔖

#知乎问答# 问：怎么看户晨风开始出来找工作了？ 答：因为这是最可怕的。。。 不管你们喜欢不喜欢户晨风，以他的过往，经历，资源，智商，逻辑按道理他是不可能去找工作的。但是他去了。那只有一个原因。 已经没有行业可以干了。 评论区那群嘲讽户子的去别的帖子吧，这个回答不适合你们。你嘲讽前先想想自己的就业吧。

录一个视频给大家展示下刚开发的音视频学习神器！ 🎧 字幕生成：YouTube、B 站、小宇宙播客、X、抖音，点一下「生成字幕」，边播边出文字稿。 📖 学习模式：点哪句跳哪句，可以选中文翻译或双语对照。 🔒 AI模型：本地+云端模型ASR 转写，支持 AI 问答。 看完直接剪藏进 Obsidian，保留时间戳和双语。 再也没有理由不学习了吧！开源地址见评论区

#知乎问答# 问：为什么计划经济没有市场经济好？ 答：支持计划经济只需要回答一个问题即可，如果我负责计划制定和分配，你如何避免我不会把多数留给自己，让你饿死。