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新三国志曹操传诸兵阵演蜀22层一二三关攻略

来源:焦点发布时间:2026-06-05 15:39:34
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赤緯。其B1900.0坐标为赤經,

HD 160365,是一颗恒星,銀緯21.99,位于銀經37.09,SAO 102999、 参考文献 160365 6577 102999又名BD+13 3421,视星等为6.12,HR 6577,

新三国志曹操传诸兵阵演蜀22层一二三关攻略

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  •   3月13日,广州市白云区人和镇组织召开2026年上半年新兵入伍欢送会,热烈欢送五名新兵光荣入伍,该镇武装部、退役军人服务站工作人员,村居代表、廉洁征兵监督员、应征新兵及家属参加。

    人和镇2026年上半年新兵欢送会现场。

      会上宣读了入伍新兵名单,人和镇党委委员、武装部部长杨世纯为五名新兵佩戴鲜红的绶带和光荣的红花。

      “到部队后,我们将以昂扬的斗志投入训练,努力褪去稚气、锤炼血性,从地方青年迈向合格军人,用实际行动践行军人的使命与担当,不辜负家乡人民的期望。”新兵代表上台发言,话语铿锵、神情坚定,激昂话语中展现了新时代青年的责任与担当。

      杨世纯勉励新兵要听党指挥、忠诚履职,锤炼过硬本领,在军营里勇挑重担、奋勇争先,为国防建设贡献青春力量。新兵家属在现场也纷纷表示,将当好坚实后盾,全力支持子女投身国防事业,期盼他们在军营锤炼成长、建功立业、载誉而归。

    人和镇党委委员、武装部部长杨世纯为五名新兵佩戴鲜红的绶带和光荣的红花。

      此次欢送会不仅是对入伍新兵的欢送,也是人和镇紧抓基层武装工作,为国防事业输送人才的体现。人和镇武装部将继续深化基层武装工作,为国防建设持续贡献力量。

    撰文 陈梦莹" alt="热血青年赴军营!广州白云人和镇召开2026年上半年新兵入伍欢送会" onload="zonstar.LoadImage(this,250,180)">
  • 过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

    本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

    Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

    正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

    AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

    这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

    AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

    Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

    架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

    长时间高负载下,系统表现如何?

    在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

    在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

    当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

    在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

    智能体 AI 与持续推理,

    重塑规模化算力的经济逻辑

    随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

    行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

    在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

    以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

    这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

    融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

    Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

    独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

    测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

    最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

    亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

    “提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

    AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

    系统架构师想要的是:

    平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

    软件可移植,以降低系统变更成本。

    与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

    Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

    智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

    系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

    在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

    Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

    " alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台" onload="zonstar.LoadImage(this,250,180)">
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    本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

    Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

    正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

    AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

    这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

    AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

    Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

    架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

    长时间高负载下,系统表现如何?

    在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

    在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

    当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

    在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

    智能体 AI 与持续推理,

    重塑规模化算力的经济逻辑

    随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

    行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

    在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

    以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

    这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

    融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

    Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

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    智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

    系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

    在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

    Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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  • 羊城三月,暖意融融。比天气更火热的,是广州广交会展馆D区里涌动的人才热潮——3月15日至16日,“百万英才汇南粤”2026年春季大型综合招聘会在这里举办。在这场人才与城市的“双向奔赴”中,梅州不仅展现了独具客韵的城市魅力,更捧出硬核岗位与优厚待遇,以“免费梅州 助您梦圆”的十足诚意,在广大求职者心中实力“圈粉”。

    精准对接

    两馆让求职告别“大海捞针”






    15日早上9时许,17.2馆“先进制造”展区已经开启“人从众”模式。记者放眼望去,过道上挤满了人,企业展台前围成了圈,到处都是忙着递简历的身影。据了解,此次招聘会首次创新采用“两馆分区、产业聚类”模式,17.1馆主打“现代服务”,17.2馆聚焦“先进制造”。梅州企事业单位按产业入驻对应专区,实现产业人才精准对接。

    在新材料与现代轻工业专区,广东嘉元科技股份有限公司的展位前排起长队。“我是奔着嘉元科技来面试的。”来自景德镇陶瓷大学的硕士研究生赖同学目标明确,他晃了晃手中的简历,眼中带着期待。当被问及对“两馆”模式的感受时,他连连点赞:“这种划分对我们求职者来说太友好了!不用像‘大海捞针’在展位里瞎转,同时招聘岗位的匹配度也更好,比在网上自己筛选信息效率高多了。”

    同样在梅州企业展位前驻足的,还有华南师范大学硕士研究生姚平俊。他告诉记者,这份求职选择里,既有对专业前景的考量,也藏着一份特别的情感。“以前总觉得好企业都集中在广深,但这次逛下来发现,梅州也涌现出大量有实力的新兴企业和大型企业,发展前景非常好。而且我女朋友是梅州人,来梅州工作是个很不错的选择。”谈及梅州针对高层次人才提供的优厚补贴,他直言“非常有吸引力”。

    “此次梅州参展企业还入驻了科学研究与技术服务、智能家电与装备制造、汽车与新能源、融合发展服务业、现代商贸服务业、现代生活服务业、软件及信息技术等多个专区,全面覆盖不同专业学子的求职需求。”梅州市就业和人才管理中心相关负责人介绍。

    据统计,此次梅州带来的558个岗位中,博士岗位60个,20万元以上年薪岗位超过100个。招聘会两日,梅州企事业单位共接收简历2196份,达成初步意向898人。这一串数字,不仅是梅州“求贤若渴”的生动注脚,更是苏区振兴发展对人才的殷切期盼。

    产业聚才

    梅企拿出十足诚意与底气






    面对求职者的热情,梅州的企事业单位也拿出了“压箱底”的诚意。在新一代电子信息专区,博敏电子股份有限公司HRBP丁林忙得不可开交,趁着喝口水的间隙,他向我们介绍:“我们这次带来了60多个岗位,以研发工程制造类为主。”他表示,除了有竞争力的薪酬待遇,企业完善的培养制度也是吸引求职者的关键。“我们有6个月的入职培养期和一对一‘师傅带徒’制度,能给到求职者足够的安全感和成长空间。”

    15日中午时分,广东嘉元科技股份有限公司技术研发中心部长谢佳博和同事们只能轮流吃午饭,确保招聘“不断档”。“我们这次主要招硕士和博士以上,以电解铜箔研发为主,大概10个岗位。”他一边整理手边厚厚的一摞简历,一边分享着收获的喜悦,“仅仅上午就收了五六十份,硕士、博士、博士后都有。”让他印象最深的,是一位来自中国科学院广州化学研究所的博士,“他的专业方向是锂电池制备,正好可以跟我们铜箔的改性优化深度结合,这正是我们需要的人才。”

    招聘会为期两天,企业岗位滚动更新,持续释放引才活力。16日,新一批梅州企事业单位携优质岗位亮相。广东塔牌集团股份有限公司带来了约30个岗位,其中智慧工厂开发小组组长、APC负责人、平台与OT/Edge负责人等高技术岗位年薪均在45万元以上,最高可达90万元。“我们现在正全力开展智慧工厂建设,急需这方面的高端专业人才。希望通过招聘会线上线下渠道,吸引更多优秀人才加入塔牌,共同推动企业创新发展。” 该公司行政人事部部长陈俊平说。

    在科学研究与技术服务专区,广东科泓药业有限公司人事罗绮娴同样收获颇丰。她介绍:“这次招聘会专业性非常强,来面试的求职者大多是药学、制药工程专业,正好是我们需要的人才。”

    苏区融湾

    人才与城市的“双向奔赴”






    在这场招聘会上,梅州不仅是一个招聘方,更是一个满怀诚意“交朋友”的东道主。这份温度,既体现在对本土学子的深情召唤,也跨越了南北,触动着远道而来的教育工作者。


    在博士、博士后专区,梅州市人民医院和嘉应学院的展位前人头攒动,熟悉的客家音吸引了记者的注意。作为客家妹,华南理工大学在读博士凌琳对家乡的向往溢于言表:“我一直非常关注梅州,嘉应学院这几年发展得越来越好,这次招聘会对我们本地人来说也是很好的机会,可以有机会回到家乡建设家乡。”刚刚与嘉应学院老师交流并投递简历的她,对梅州的人才政策赞不绝口,“福利政策很吸引人,这是一种双向选择的机会。”她笑着为家乡打call:“亻厓系客家妹,亻厓十分想转梅州工作!梅州山好水好人又好,亻厓为梅州代言!”

    而来自大连海洋大学招生就业处的老师杨磊,则是带着学校毕业生的生源信息,专程从辽宁赶来。“去年‘百万英才汇南粤’走进了北方高校,质量成效非常好。”她走访了博敏电子等梅州企业展位,对岗位数量和薪资待遇印象深刻。“对学生来说,薪资吸引力很强。而且现在很多北方学生愿意来南方增长见识,甚至扎根下来。”她感慨道,招聘会搭建起了南北联动的桥梁,让人才流动更加顺畅。

    当“助您梦圆”的诚意与“百万英才”的热望在广州激情碰撞,这不仅是一场展馆内的相逢,更是苏区梅州以奔跑之姿拥抱粤港澳大湾区的生动缩影。如今,梅州与广大英才共同落笔,书写一场关于未来的“双向奔赴”。

    图、文、视频/梅州日报记者:赖运香

    编辑:叶晓洋

    审核:黄炜明

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