“同学，你简历上这个‘互联网+’金奖很有分量啊！” “哇，ACM区域赛银牌，技术底子肯定很扎实！” …… 这样的赞美，我在大二、大三的时候听过无数次。那时候，我和身边许多同学一样，坚信一条“真理”：竞赛拿奖=好Offer。于是，我们逃课打比赛，熬夜写本子，为了一个省奖争得面红耳赤。简历上密密麻麻的获奖经历，曾是我们最大的底气。然而，站在2026年春招的尾巴上，回望过去半年的求职路，我却想泼一盆冷水：大学生多竞赛，真的就更好就业吗？答案可能并不像你想的那么简单。竞赛光环下的“虚火”不可否认，竞赛确实能证明一个人的学习能力、团队协作精神和抗压能力。在简历初筛阶段，尤其是面对大厂的技术岗或产品岗时，...

本来实习工资就很少，勉强算生存档位，结果公司又开始大裁实习生，隔壁组几乎一半的实习生都被裁了。听mt聊天说是因为隔壁组的老师觉得实习生干活没有AI块还没有AI好，说有的实习生做的东西也是AI做的，不如直接不用实习生什么人能和AI比啊，不知道我会不会也被裁掉，没有实习的话更找不到工作了

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...

搞笑呢？？？？？