Allenlzcoder的博客

Agent + RL 成为主流范式：强化学习训练 Agent 是最热方向，但泛化性和工具使用仍是难题Multi-Agent 系统走向成熟：分布式协作、通信协议、安全治理并行推进安全问题急剧升温：数据泄露、对抗攻击、记忆操控成为新安全边界垂直落地加速：医疗、金融、科研、运维各行业快速跟进 Agent 落地记忆机制是核心瓶颈：长期记忆、动态更新、安全治理是多篇论文的核心议题评测体系仍不完善：现有 benchmark 被批评过于结果导向，过程与决策质量评估滞后。

由于见到了拿到 PhD offer 但直接春招上岸大包的例子，本人也在想是否不登校了早点套现。于是这个合集蒸馏了知乎上所有和 RL 相关的面经，加上本人的一些最新讨论见解，整理出了最有深度的 35 道题作为合集，也算是造了个 benchmark。

不仅有Transformer从头实现、高性能优化（FlashAttention2、Triton内核），还覆盖数据清洗去重、Scaling Laws、RLHF对齐，甚至分布式训练系统。5单位实战课，支持GPU云服务（Modal $6.25/hr免费额度），Python/PyTorch熟练即可，适合AI研究者和工程师。Stanford CS336（2026）把从零构建语言模型的全流程整合到一门课，提供完整的大模型开发实战训练。前置：CS229/CS224N线性代数概率论，超多代码量！

Prompt Engineering 解决的是如何把任务说明白，Context Engineering 解决的是如何把关键信息摆到模型眼前，Harness Engineering 解决的是如何让模型在真实环境里稳定做事。三者并不是谁取代谁，而是抽象层次一层层向外扩展。任务越接近真实生产，后两者的重要性就越高。模型能力越来越强，它所需要更多可能是“给他一个自由发挥的舞台”，人类需要来协助它搭建舞台。而不是反过来，人类强烈的干预它的行为，却不给予它帮助。

如果你还在靠死记硬背从零搭建神经网络的方法想成为 AI 工程师，那你备战的，已是两年前就落幕的赛道。“AI 研究员” 的时代正在收缩，而 “AI 工程师” 的时代正迎来爆发。2026 年，企业不再需要你发明新的模型架构，而是需要你活用现有的智能模型，让它变得实用、可靠且低成本。以下是今年成为 AI 工程师的干货指南。