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脉脉:超四成国内 AI 头部公司员工欲跳槽

脉脉平台最新数据显示,截至2025年7月,国内AI头部公司员工的跳槽意愿显著高于其他行业。高达41.07%的AI从业者目前处于“正在看机会”的求职状态,这一比例远超互联网行业的14.65%。 自今年2月以来,每月新增上万名AI人才将其求职状态更新为“正在看机会”,这充分体现了AI人才市场的高度活跃性。 与此同时,企业间的“抢人大战”已进入白热化阶段。目前已有超过1000家AI公司在脉脉平台发布了AI相关岗位。为了吸引顶尖人才,包括华为、小红书、DeepSeek 等在内的知名企业高管也亲自上阵,在个人主页签名中明确标注“长期招人”。 此外,HR 和猎头在平台上的活跃度达到“分钟级”,AI人才的个人主页访问量也因此激增,显示出市场对AI人才的迫切需求。

Kimi K2 和 Qwen-3 Coder 针对编程任务的详细对比

本文转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/zevDf6s5qt2QzcshSeAx_g 在对 Kimi K2 和 Qwen-3 Coder 进行了长达 12 小时的对比测试后,有了一些颇具启发性的发现。这次测试围绕真实的 Rust 开发任务和前端重构任务展开,两个模型在相同的开发环境中表现出了截然不同的效果。结果显示,一款模型能稳定产出可运行的代码,而另一款却在理解基本指令上频频出错。这种实际测试中的落差,揭示了一个重要事实:看起来亮眼的基准测试成绩,可能并不能代表模型在真实项目中的实际表现。与其迷信榜单分数,不如在自己的代码库中亲自试试。 测试方法:真实开发场景模拟 这次对比完全基于实际开发工作,旨在还原日常的 Rust 编程过程。没有任何合成的基准题或“玩具级”的小任务,而是从一个成熟的、拥有 38,000 行代码的 Rust 项目中挑选了 13 个具有挑战性的任务,涵盖复杂的异步模式、错误处理和架构限制。此外,还包括 2 个基于 12,000 行 React 代码的前端重构任务。 测试环境说明 项目背景: Rust 版本为 1.86,使用 tokio 异...

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