本菜鸡华五cs本硕研究生做的多模态大模型、视觉语言模型相关已投稿两篇CCF-A会议，已中其中一篇的oral目前想布局下明年实习，衔接到暑期实习。想主要搞业务侧搜广推相关，或者大模型相关，心仪offer是头部厂的推荐算法（生成式推荐）。现在这段时间可以准备哪些部分？力扣在慢慢刷，需要整个推荐算法的toy还是继续背八股之类的？

RT，题主目前是一名刚踏入职场的程序员，目前在上海工作。平时用C++和python，也会做系统设计开发的相关工作。虽然但是，作为一名资深游戏玩家，一直有一个想成为游戏开发者的梦想，但苦于不知道入行门路，所以想请教一下各位游戏行业工作者。目前主要考虑的职位方向是客户端开发和引擎开发，对此我有三个问题：这两个职位平时的工作内容有什么差别？需求的知识有什么不同？（网络上的答案太杂了，想听一下工作者真实的想法）想要申请相关岗位的话，面试官希望看到我展示什么样的能力？（简单点说，我需要展示什么样的程序或项目最能够帮助我获得这份工作：小游戏？简单的图形处理程序？以及最需要掌握的知识。）游戏开发目前的发展和...

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。

最近收到不少同学咨询：秋招拿到的offer不满意，想找日常实习又没下文，接下来怎么办？今天聊聊春招的机会和准备策略。春招的机会在哪？春招是补录季，虽然岗位比秋招少，但竞争者也相对减少。尤其算法岗，各大厂在年后的业务调整中会释放新的hc 。当前的风向很明确：大模型、AIGC、多模态相关岗位热度持续，以及部分传统搜推广岗。如果秋招不理想，现在正是关键的调整期。春招看重的不是你投了多少份简历，而是秋招后的成长速度。如何有效准备？1. 深度复盘秋招：回听秋招面试的录音，整理所有面试中被问住的问题，这是你最该查漏补缺的知识点。重点看是基础不牢、项目深度不够，还是代码能力薄弱。2. 刷新项目经历：如果项目太单薄，现在就要行动。针对目标方向做一个完整的项目，比如复现一篇近期顶会论文并做改进。春招时一个高质量项目能直接证明你的学习能力。3. 精准投递策略：不要海投，研究目标公司具体团队的技术栈和业务方向，在简历和面试中主动靠拢。关注在秋招中大量招人、业务稳定的团队，他们春招补录的概率更大。4. 保持手感：每天坚持刷2-3道********，重点是高频题和之前出错的题。算法题是春招的硬门槛，不能生疏。时间虽然紧，但足够进行一次系统性提升。我见过很多同学在秋招后针对性补强，春招拿到了比秋招更好的offer。更多干货内容，请看🐷🍃求职准备 职业规划