搜广推 研二 双九 深圳 求面试，求建议

求问各位大佬，我是双非，硕是深圳大学，想找日常实习，做了新闻推荐和OTTO多目标推荐，还在背八股，刷算法题越刷牛客和xhs越绝望，看了一圈感觉都是双9大佬，小卡拉米感觉简历就会被挂。想知道中小厂是不是也很卡bg？我能找到搜广推的实习吗？要不还是现在转测开算了#搜广推##搜广推算法##暑期实习##日常实习##算法offer##算法八股##投递实习岗位前的准备##不给转正的实习，你还去吗##实习进度记录##我的实习求职记录##无实习如何秋招上岸#

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

在AI产品经理面试中，经常会问到这个问题，在AI产品设计中，Prompt（指令/提示词）的质量直接影响模型的输出效果。以下是撰写和调Prompt的一些方法：一、Prompt撰写原则1. 明确性 (Clarity)   - 目标清晰：直接说明需求，避免模糊表述   - 示例：❌"写个文案" → ✅"写300字防晒霜电商文案，强调清爽不油腻"2. 结构化 (Structure)   - 逻辑分层：使用编号/分段组织内容   - 模板：     1) 角色设定：[如"你是个10年经验的数据科学家"]     2) 核心任务：[明确要求]     3) 输出格式：[指定Markdown/JSON等]3. 上下文 (Context)   - 必要背景：提供关键信息   - 示例：❌"总结会议" → ✅"总结周三14:00产品会结论，需包含技术可行性评估"4. 约束条件 (Constraints)   - 明确限制：     - 字数限制（如"200字内"）     - 风格要求（如"正式报告/口语化"）     - 避免内容（如"不使用专业术语"）5. 示例引导 (Example-driven)   - 提供输入输出范例：     输入："将'用户体验很重要'改写成营销话术"     输出："匠心打造指尖愉悦，每1像素都为舒适而生"[优化技巧]• 迭代测试：通过"假设-反馈"循环改进• 动词精准：使用"生成/对比/改写"等动作词• 格式标记：重要内容用「」或ALL CAPS #产品经理#  #牛客激励计划#  #产品每日一题#  #非技术面试记录# #牛客AI配图神器#

ok，那么正式开坑吧，个人而言因为Java实在竞争太激烈，（在月薪3k的小厂，有十几个人去面试竞争，甚至有个天津大学的985硕士和我抢饭碗，我决定直接跳车,不卷了）所以投入大模型的学习之中。那么目标自然是做agent开发或者大模型开发了，这里很多人会问，现在去找大模型好找吗？我明确的说，我不知道，但我要all in，因为大模型工资实习工资比java开发更高，而且它更新，这是为什么我要学它。然后很多人就是说这个东西是不是现在没有什么成体系的学习资料，我明确的说，是的，以我自身就是纯按照兴趣+boss招聘信息去学，因为很多公司自己也没整明白，有非常多小公司初创公司招这个，竞争激烈程度大概是56个人...