父母混合双打似乎一触即发。
岑言连忙撞开椅子，躲开。
其他几位家长连忙拉住岑默和陈茉，岑爸岑妈就这么被哥们姐妹们拉着指着岑言。
“你小子还敢跑！过来挨捶！”
几个女孩已经下意识地挡到岑言身前。
“别乱来啊！我们本来就说好了！”
岑言看向笑中带泪的女孩，笑容灿烂，完全没有要挨揍的紧张，眼神璀璨如星辰，贯彻着经年累月的情感。
“我们，要组一辈子科研组的！”
（全书完）
完结感言
首先，小陵在这里拜谢各位家人。
真的真的非常感谢各位一路的陪伴。
从最开始的首日63均订，128高订，2000收藏，一直走到今天1300均订，4000高订，近2万收藏，辛苦各位了。
这应该是小陵写过成绩最差的书，但也是小陵道心最为稳固的一本书，或许是因为喜欢，但我想更多是因为有你们的陪伴。
选择在这个月完本呢，其实主要就是之前谈过的三个原因，还有就是我也进入了新的阶段。
今年可能对整个世界和社会而言都是比较动荡的一年吧。
我自己的话，是上半年身体不太好，生了一些病，特别是3-5月那段时间几乎每周都会去医院检查和调养。
奶奶从1月骨折加上癌症复发的事，也操劳了家里半年，主要是陵爸比较辛苦吧，他体制工作，请假难，又需要轮去照顾老人，所以很多时候小陵也需要帮帮忙，但小陵自己身体又不太好，陵妈的身体也不好，今年好像一整年全家人都在医院窜来窜去。
现在好多了，都有在恢复。
然后小陵是5月底决定换了工作，6月搬家，结果最后还是在这个月选择辞职了，确实是身体健康支持不了目前能给我提供比较好待遇的工作，也决心好好休养一阵。
这些年家里债务还清以后，省吃俭用也有攒一些积蓄，支撑自己休养调整状态一段时间是没问题的。
7月下旬的时候奶奶去世了，至此爷爷奶奶外公外婆都去世了，也或许是因为这让小陵想开了很多事情，家庭也好，身体健康也好，甚至是赚钱的金钱观念也好。
当然这其实是题外话。
休养的阶段，我想就可以安安心心好好写写书。
结果今年网文行业也是动荡不安。
8月月初一看，诶，我也被斩杀了吗？
起点拿全勤和20%订阅补贴的门槛是要平均追订稳定超过100，但是苹果的订阅又不算在追订里，小陵看了一下，我的读者老爷们还是有钱人多啊~苹果读者竟然不少哈哈哈哈。
这个月基本上是没有智能推了，算是被“斩杀线”彻底斩杀了。没有新增订阅，没有新增收藏，均订一直在掉。
这个月的总订阅甚至还没之前每个月平均的1/3多，也基本上是嗝屁了。
思来想去，应该是因为套路重复，我写得越发乏味，所以追订有时候不太稳定。
结果发现，诶！拿不到全勤和补贴了。
不过其实这个也还好。
因为我也是比较顺其自然的性格，能拿就拿，拿不到就算了吧。
开开心心地过每一天最重要。
而且这本书其实确实不怎么赚钱，甚至不太够生活费，要继续降低花销了！尽可能不要把存款坐吃山空。
我希望接下来我的身体能健健康康的，每天保持锻炼和定期检查，和医生确认我的身体状态是否健康。
也希望我亲爱的读者家人们能健健康康的，和相爱的人在一起，和挚爱的家人在一起，幸福地度过每一天，珍惜每一天。
当然了！
我完结不是为了偷懒休息！是要好好准备新书啦！新书会尽快和大家见面，应该还是都市题材，但具体题材上应该会有一些变化，可能还是职业文，但具体要看编辑的意见，希望尽快！月底前给编辑，争取下个月就能跟大家见面！
时间也比较紧迫啊！
我会努力的！
并且下一本书一定一定要做好长期规划，能在保证成绩的情况下尽可能地长长久久，更加完整，节奏要好，不要出现一些层次感拉太快的不好把控的现象。
继续学习，无限进步！
最后。
再次再次！
感谢所有支持过小陵的读者！感谢你们一直看小陵的书！我想在下一本书继续见到你们！我爱你们！
想关注下一本新书进度的话，可以进扣扣读者聚集地来直接一线催我！
（ps）
再给我亲爱的家人们发个不是福利的公示昂！
有华五起步的本硕bg的AI相关专业或者项目经历的同学可以来联系我，我可以帮忙简历直推，不是内推是直推啊，毕竟是在帮我的挚爱亲朋手足师弟招人。
某互联网大厂，坐标京城。
这样的项目经历在之后的求职或者深造其实都还是挺加分的。
招实习生，欢迎非应届的同学联系我
智能创作Agent实习生
职位描述
1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；
2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；
3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；
4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。
任职要求
1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；
2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；
3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；
4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；
5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。
加分项：
1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；
2、在 GitHub、Kaggle或 ArXiv等平台有项目/作品/论文；
3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。