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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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一位刚走 OpenAI 的软件工程师面试完全流程的候选人在 Reddit 上分享了详细经历。面试共五到六轮，整体偏向分布式系统能力，和传统大厂刷算法的路子差别很大，面试加了一个新环节：考你指挥 AI 写代码的能力。
招聘电先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 60 分钟的技术面：一轮写代码（带版本管理的键值存储），一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。
接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。这位候选人拿到的是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。
现场面试四轮：两轮编程（一轮渐进式多阶段，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），一轮系统设计（目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），一轮行为面。行为面不收软技能套，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。
最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
招聘电先聊你对 AI 方向的判断，建议提前读 OpenAI 的公司章程。然后两轮各 60 分钟的技术面：一轮写代码（带版本管理的键值存储），一轮系统设计（有容错机制的任务调度器）。
接着是 48 小时的 take-home 项目，要交付一个能跑的系统。这位候选人拿到的是分布式 webhook 投递，要实现重试逻辑和死信队列。做完后面试官逐行过代码，每个设计决策都得解释。
现场面试四轮：两轮编程（一轮渐进式多阶段，一轮偏系统底层，考 Python 的生成器、异步和并发），一轮系统设计（目是"设计 ChatGPT"，重点看 GPU 分配、自动扩缩容和分布式协调），一轮行为面。行为面不收软技能套，要的是真实的技术领导力案例，在压力下怎么推动跨团队达成共识。
最有意思的是还在 beta 阶段的第六轮：Agentic Coding Round。给你一个现有代码库加一个靠手写搞不定的大问，要求你用 AI Coding Agent 来完成。不是所有候选人都会遇到这一轮，但方向很明确。
但它的存在已经说明了方向：在 OpenAI 眼里，“会驾驭 AI 工具写代码”正在从一个加分项变成工程师的基本功。对于正在准备 AI 公司面试的工程师来说，光刷 LeetCode 可能不够用了，怎么跟 AI 编程工具协作、怎么拆解大型问交给 Agent 去执行，这些能力可能很快会出现在更多公司的面试流程里。
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https://github.com/mohan-n-swamy/coding-control-tower
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？/为什么离开Google？】
Jeff 说，离开不是因为觉得 Google 做不好 AI。吸引他的是另一种工作方式：一个非常小、非常 focused 的 team，所有人每天只围绕同一个 mission 工作。Discovery Loop 可能只有 10 个人，在 Palo Alto 找一间办公室，然后每个人的全部精力都投入同一件事。大公司不可避免有更多 coordination、更多 parallel priority、更多 slight distraction；而 startup 可以让公司使命等于每一个人的唯一工作。
到谈结束时，Jeff 说自己在这家新公司已经"工作了大约十二个半小时"。因为午夜刚从 Google 正式离职，中间大概有一秒钟处于"失业状态"，然后就正式成了创业者。
@aigc1024
Jeff 说，离开不是因为觉得 Google 做不好 AI。吸引他的是另一种工作方式：一个非常小、非常 focused 的 team，所有人每天只围绕同一个 mission 工作。Discovery Loop 可能只有 10 个人，在 Palo Alto 找一间办公室，然后每个人的全部精力都投入同一件事。大公司不可避免有更多 coordination、更多 parallel priority、更多 slight distraction；而 startup 可以让公司使命等于每一个人的唯一工作。
到谈结束时，Jeff 说自己在这家新公司已经"工作了大约十二个半小时"。因为午夜刚从 Google 正式离职，中间大概有一秒钟处于"失业状态"，然后就正式成了创业者。
@aigc1024
几个印象很深的点：
【怎么判断一个技术是不是"真正重要的"？】
Jeff 的很多工作有一个共同特点：真正大规模流行的时候，往往距离他最初开始做已经过去了很多年。分布式系统、MoE、TensorFlow、Gemini 背后的 idea，全都如此。
他的做法是在脑子里持续维护一张非常宽的"技术地图"。与其只深入看极少量论文，不如尽量扩大对整个 research community 的覆盖——哪怕只是快速扫过 100 篇 abstract。目的不是记住每一篇，而是在脑子里形成足够多的"点"：A 方向似乎开始可行，B 技术出现了早期结果，C 问有人在尝试，D 硬件能力正在出现，E 算法效率开始跨过临界点。当这些点足够密，你才能看见：哪些原本分散的 idea，其实已经可以被连接起来。
【5+2 问选择框架】
他最喜欢的问形态：一个长期问需要解决 7 个核心子问，其中大约 5 个隐约看到路径但尚不成熟，另外 2 个真正不知道怎么办。7 个全不会做，可能要等 20 年；7 个全会做，只是一个两年的工程项目。5+2 的状态最值得投入大约五年，不是显然不可能，也不是显然会发生，真正需要创造新技术，一旦成功又能彻底改变做事方式。
这大概是我听过的对 research risk 最清晰的一个量化直觉。
【Cloud Computing 改变了创业的边界条件】
有人问：AI 看起来天然属于大公司的游戏，巨量数据、大规模算力、极高资本开支。为什么现实中这么多 frontier innovation 反而从 startup 出现？
Jeff 认为是云计算的成熟。过去 startup 想要超大规模 compute，得自建数据中心、自建分布式基础设施、自己拥有大量硬件，只有大公司有条件。今天云平台替你完成了这些 heavy lifting，小团队只要有好 idea 和一笔资本，就可以直接获取 massive compute。"小团队做大事"的边界被大幅推开了。
【相比大厂，AI创业公司的优势是什么
至少现阶段，100%纯AI做视频，就连口播都用数字人，真的很难把视频做得真实、可信和耐看！！
很容易，就做成录屏讲PPT的即视感！
就算用了好看的动效，充其量也就是在讲有动画的PPT。
对于我这种不愿意出镜的人来说，数字人肯定是要用的，那么画面、B-Roll就更不能再用大量的AI素材！
所以现在做视频，我更倾向于混合生产：
真实素材提供可信度，
实拍素材提供生活感，
AI 画面补足难以拍摄的场景，
最后再统一剪辑做出成片。
过去，做类似小Lin说那样的视频，需要去实拍或者找大量无版权风险的素材，而现在，找素材整理素材这个活完全可以交给Codex。
所以我简单测试了一个新的视频工作流，把文案和主交给Codex，它会完成口播稿、视频脚本、接入VoiceBox用我的声音生成口播，再用数字人生成完整的口播视频，然后在网上搜集相关的真实素材和无版权素材整理成可直接用的素材包，没有合适素材的就用AI生成补全。
最后，不管是AI自动剪辑，还是人工剪辑，反而成了最简单最简单的事情，我只需要把关成片质量。
这样做出来的视频，或许会比较靠近我的要求！
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实说，Higgsfield是我用过的比较丝滑的平台，资源库丰富、模型多、工作台丝滑，最主要是Seedance 2.0生视频很快啊，真的比某梦快了不止一点半点！
趁着新注册用户免费试用一天，无限次访问所有顶级模型，Seedance 2.0使劲用！我只有羡慕的份儿了
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趁着新注册用户免费试用一天，无限次访问所有顶级模型，Seedance 2.0使劲用！我只有羡慕的份儿了
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以后做重要任务，最后加一句：
“正式输出前，先根据我的目标制定 5 条质量标准并设置权重。
先生成初稿，再以严格审核者的角度逐项检查，找出影响最大的问并修改。
重复这个过程，直到结果已经没有明显改进空间。
最终只给我：
1. 优化后的成品
2. 最终自评
3. 仍然存在的最大局限
不要直接把第一版答案交给我。”
关键不是让 AI “多想一遍”，而是让它：
先定标准，再自检，再针对最差的地方重写。
@aigc1024
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库克在 2026 财年第三季度电会议中确认
已经批了第一批苹果AI功能是：相册消除🤡
但Siri AI还得再等等
然后就是外区的iCloud+也要加入AI额度了
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