嵌入式岗位的简历，本质不是写“我会什么”，而是证明“我解决过什么问题”。大部分人的问题在于：罗列技术栈（C/C++、Linux、FreeRTOS）+简单描述项目功能，这在企业眼里几乎没有区分度。真正有价值的是——你在资源受限、实时性要求、硬件约束下，做了哪些工程级优化。一、项目描述必须“工程化”不要写：实现了一个基于FreeRTOS的任务调度系统要写：基于FreeRTOS实现多任务系统，重构任务优先级与就绪链表结构，将任务切换延迟从X ms降低到Y μs，系统负载提升XX%核心点：指标（延迟、吞吐、占用）手段（调度策略/中断/锁/内存）结果（量化收益）嵌入式=约束优化，而不是功能实现。二、突出...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...