实习三四天，感觉自己之前写的代码就是一坨shi

我曾经也是机器学习纯小白，对算法一窍不通，甚至连Python都只会简单的print语句，一度以为“AI领域的面试实习”是遥不可及的事情。后来我制定了一套精准的三个月计划，不盲目啃书、不囤积资料，只抓核心、重实战，三个月后顺利拿到3家公司的机器学习面试实习邀约，甚至成功拿到offer。这篇文章，我会把自己亲测有效的三个月计划，毫无保留分享给你——不用天赋、不用每天熬8小时，每天1-2小时，跟着走，从ML小白，一步步具备面试能力，真正实现“三个月直接面试”。全程不玩虚的，没有晦涩术语，每一步都有明确目标、具体任务，新手照着执行，就能少走90%弯路。⚠️ 先避坑：小白最容易犯的3个错误在开始计划前，...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

哪里可以改改吗？是哪里出了问题😭

1、Function Calling 和传统工作流有什么区别？传统工作流是提前把流程写死，比如先做意图识别，再查知识库，再调接口，最后生成答案。它的优点是稳定、可控、方便测试，缺点是灵活性差，场景一复杂就要不断加规则。Function Calling 是把“什么时候调用工具、调用哪个工具、参数是什么”交给模型决定。它更灵活，适合开放式任务，但稳定性会差一些，容易出现乱调工具、参数错误、重复调用的问题。线上一般不会纯用其中一种，常见做法是：主流程用工作流控住，局部节点再放给模型做 Function Calling，这样既有灵活性，也不至于失控。2、多轮对话里上下文太长了怎么处理？不能把所有历史对...