现在就可以开始肝了，先把简历好好改多几遍，再投它个几十家。刷题也不能停，八股文也背起来，项目经验再捋一捋。看到合适的直接投，别等年后后悔就不好搞了

参加完 2026 届秋招，早知其难，却未料难至此。个人心气恰是 “欲买桂花同载酒，终不似，少年游”，心气不复从前。秋招的时间线很长，往往要等一月甚至两月才知结果，我的心态也因此沉稳了许多。对待结果，向来是 “命里有时终须有，命里无时莫强求”，心仪的公司没过本是常态，不必气馁，总有归处，要信我们皆是人才；秋招最深刻的感触，是社会的现实与残酷，唯有持续提升自己，无论过往顺逆，未来皆要好好走。#论秋招对个人心气的改变#

由于我的代码水平十分有限，我全让AI帮我写代码，有的时候他会写着写着改了老问题，又产生新的问题，也有可能是产生了新的问题，然后原来的老问题也没改好。这个时候你就得换个模型了，不能老用这个在上面死磕，要不然上下文记忆的多了，然后他给你乱改，最后可倒霉了。你还付出了时间，怎么搞都搞不好。再就是多加调试，多加打点，多加日志，然后给AI更多的信息去定位，然后去解决问题，再就是设计方案的话，最好不要自己拍个脑门说句话就让他实现，最好是先脑海里有一个大致的框架，然后给一个大模型，让他给你设计一个方案出来用那个orchest什么orchestra模式，或者说是那个plan模式之类的，先给你设计出来一个大纲，然后你把这个大纲发给大模型，让他修改优化，然后看看这个好不好，然后你再提意见，然后最后给一个比较好的完整的提示词文档，然后让他去实现，这样相对来说会好一些

最近Open AI 一篇新的论文简单的解释了为何 AI 会产生幻觉。这篇论文大概总结就是：仅仅是因为 AI 被训练成可以回答所有问题，回答“我不知道”是最低评分。而很明显 AI 不可能无所不知，再加上 AI 又有编造的能力。所以，胡编乱造就成为 AI 自然的选择，于是幻觉就出现了。那么，解决办法就出乎意料的简单：告诉 AI 在足够自信（90%）的情况下提供回答，否则，回答我不知道。所以归根结底，还是用户需要 AI 无所不知的欲望，让 AI 开始瞎编（能力一直都有）。当然，这个论文也揭示了一个很可怕的事实：AI 能否撒谎早就不是问题了，AI 从诞生开始就善于撒谎。而更进一步的问题是，如果 AI 回答我不知道，用户可能反而更倾向于使用会编造回答的 AI 。最好的解法是在训练过程中让AI敢说不知道，而用户也能逐渐认清事实：AI解释不了一切。