Meta 在 2026 年对 AI 工程师面试流程进行了重大调整，业内首个主流化的 AI 辅助编程轮 "Coding with AI" 正式上线。文章详细介绍了 MLE 与 Research Scientist 岗位的完整面试流程，包括传统 coding 轮、ML system design、ML theory、behavioral 等各轮考察重点，并重点解析了 AI 轮的三阶段考核：修 bug、实现功能、优化扩展，强调面试者需证明自己会验证和纠正 AI 输出。文末还给出 follow-up 问题预测和六条备考清单。
文章系统拆解了宝洁八大问这一经典行为面试题，逐题说明面试官的考察意图和回答思路。包括：高目标设定要量化且超越常规，领导力重在主动发起和解决团队冲突而非头衔，解决问题要展示从模糊信息中识别关键问题的分析逻辑，说服他人要用事实命中对方痛点，团队合作突出配合补位而非当领导，创新需落地见效，优先级管理体现取舍勇气，学习能力强调快速掌握并迁移到实际产生价值。每题配有案例示范，帮助求职者通过行为面试获得高薪工作。
作者YQ拥有跨国公司、创业及出售公司的丰富经历，创办并退出OmniEdge、DeepFashion等公司后，重新回到企业担任产品和机器人相关岗位。他发现创业者转型为职业经理人远比想象中困难，创业经历难以被雇主读懂，心理转变也需重新定位身份与贡献。其著作《前创业者求职成功完全指南》经全面重构并更名为《从创业者到职业人》，提出用验证产品的方式验证职业生涯：区分观点与证据、进行小规模实验、建立可被识别的能力、经营关系并保护下行风险，形成证据、方向、翻译、信任、转型的完整路径。
作者从面试官视角系统讲解 AI 开发工程师的求职方法。文章首先界定 AI 开发工程师的职责——将大模型能力接入真实业务并做成可用可维护的产品，并说明该方向值得长期投入的原因。随后分析公司招人的逻辑：基础岗看重靠谱、执行与学习能力，高级岗看重技术判断与积累，管理岗看重项目交付与团队建设。文章分别给出基础岗和高级岗的简历撰写要点，强调用具体事实和可追问的细节展现能力，并从专家和管理两条路线详细列出面试技术追问范围：编程与服务、模型调用、上下文与状态管理、工具执行、评测排查、部署性能、微调原理，以及项目管理和团队管理问题。
文章提出用产品思维重新拆解求职过程：把自己视为产品，把找工作当作增长。作者将求职映射为流量（投简历）、销售（面试）、产品（自己）、服务（入职交付）四要素，强调差异化定位是核心竞争力。建议先明确自身独特优势，再通过看赛道找垂直头部公司来匹配'客户画像'，避免与大厂同质化竞争；同时利用职业社交平台被动获客、积累信任资本，并强调拆解各渠道转化漏斗，通过记录、复盘和持续迭代提升拿到 offer 的概率。
本文翻译并评述了 Chill Interview 的 Anthropic FDE 面试指南。FDE 岗位要求候选人同时具备生产级工程能力、Claude 与智能体系统能力、客户需求梳理能力、安全与可靠性意识，以及在不确定环境中自主推进的能力。文章详细拆解了面试流程各环节（简历筛选、招聘初筛、技术编程轮、Applied AI 构建轮、客户需求访谈、系统设计、价值观面试等）的考察重点、常见题型、评分点与备考建议，并强调候选人要避免表现得像「只会做 AI 演示原型的人」，需能交付经得起企业现实考验的生产系统。
作者司徒K基于十几年企业服务经验，整理了关于 FDE（前沿部署工程师）与企业 AI 落地的 100 个具体问题。文章系统解答了 FDE 的岗位职责、与开发/实施/咨询的区别、薪资水平、职业发展路径，以及独立接单时的客户获取、报价、分阶段收款、交付与售后等经营问题。作者指出 FDE 一词被过度泛化，把项目交付出来和把一门生意持续经营是两回事，提醒从业者警惕将自己困在非标交付中。文章还给出转行者的学习路径建议：围绕小项目实践、借助 AI 补足编程能力、从熟悉的行业切入，先做出可展示的作品再求职或接单。
文章整理了一份 GitHub 上的人生实用指南合集，覆盖从读书到工作、独居到成家各阶段的常见问题。内容包括：自学方法与英语学习资源、大学与研究生阶段的信息收集、人际相处与恋爱指南、简历与求职工具、劳动权益维护资料、独居生活所需的租房做饭与数字安全知识，以及职业进阶和 AI 副业等新收入来源资料。作者提醒这些经验各有适用背景，重要决定仍需查证官方和原始来源，并建议读者根据自身处境挑选对应资料开始行动。
作者开源了Muse-Bridge反向代理项目（v1.4.1），可在本机或服务器运行代理服务，将Muse.ai网页请求转发给Codex CLI、CC switch等命令行工具，让用户通过CLI调用Meta的Muse-Wonder大模型。文章介绍了部署步骤、Cookie获取方法、管理页面功能，并分享使用体验：作者连续使用约20天、累计106亿tokens，认为该模型在写作尤其是小说创作上表现出色，可与GPT-6.1 Sol媲美。同时提醒Cookie是登录凭证，需注意安全，不要泄露。
文章针对面试、答辩或演讲中 Q&A 环节被意外问题问住、大脑卡壳的常见困境，分享了几套实用应对方法。作者建议：不要只刷面经，而应利用 AI 深度拆解自己的项目经历，找出与岗位的匹配点并深挖细节；遇到意外问题时先复述确认理解，为自己争取思考时间，可从熟悉的项目经历切入回答，坦诚请求几秒整理思路；保持自然心态，把问答当作专业交流而非考试，重点展示分析问题和做取舍的思考过程。作者强调技巧只是辅助，真正的底气来自扎实的基础和认真复盘。
本文是后训练系列第二篇，介绍指令微调（SFT）。以斯坦福 Alpaca 用 52,000 条自动生成的数据微调 LLaMA 7B 为例，说明指令微调与预训练使用相同的下一个 token 预测损失，但数据和任务不同。文章详细讲解训练五步骤：收集、格式化、掩码、训练、评测，并通过 LIMA 和 FLAN 研究说明指令微调主要改变模型行为方式而非增加知识，少量数据即可泛化到新任务。还介绍了损失掩码原理、位置错开的实现细节、指令数据的三种来源及其局限：无法补充知识、比较回答优劣或检验正确性。
Ilya 曾推荐一份包含 30 篇论文的 AI 学习清单，称读懂即可掌握当下 AI 90% 的要点。30u30 项目将这份清单拆成 30 天课程，一天一篇，从 RNN、LSTM 学到 Transformer，最终到 ChatGPT 背后的 RLHF。每篇配有大白话讲解、'讲给 5 岁小孩听'的速览、从零实现的代码及配图，每天还附 5 道练习题。代码可在普通电脑 CPU 上运行，适合想转 AI 方向的学生或想理解 ChatGPT 原理的用户跟随学习。
