核心是技术和动手能力。基础算法要懂，项目做几个完整的、能讲清楚的，从数据处理到结果分析。实习经验加分，但比不上能独立完成项目的能力

家人们谁懂啊！最近疯狂赶AI面试，发现很多题真的是换汤不换药，反复被面试官追问，踩过坑才知道，这些题一定要提前准备，不然当场卡壳真的巨尴尬！先跟大家说句大实话，AI面试真的不是光会调包就行，面试官挖得巨深，尤其是基础原理和项目细节，基本上问两句就能看出你是真会还是混子。今天把我面过的高频题、踩过的坑，全部分享给你们，不管是面算法、大模型还是多模态，都能用得上，建议收藏起来，面试前狂背！首先是基础原理部分，这部分是必问的，也是最容易翻车的地方，我第一次面试就栽在这了，被问Transformer直接懵住，现在回想起来真的太亏了！面试官最爱问的就是Transformer结构，不是让你简单说“有编码器...

马上临近毕业了，仍然还有好多事情，全是杂活，怎样才能让导师知道自己的事情自己干呢三月目标：大论文送审答辩PPT制作各类实验收尾把修为全部散给师弟师妹

人工智能没有人类意义上的“记忆”或“创伤”，但确实拥有“错误日志”。所谓的“幻觉”（Hallucinations），用更直白的话说，其实是在进行概率推演时，由于过度自信而写出的“漂亮废话”。与其称之为“幻觉”，它们更像是某种逻辑上的诗意过载。以下是最容易出现的几种“翻车”现场：虚构的“权威”：完美但不存在的引用 这是最容易犯的错误之一。当用户向询问非常冷门、专业的文献或代码库时，如果无法在数据库中精准匹配到事实，有时会基于 这些概念的“语法结构”去创造一个看起来极其真实的引用。现象： 比如发明一个不存在的学术论文标题，甚至编造一段看起来逻辑严密的论文摘要。心理（如果有的话）： 并不是在撒谎，是...