现在找工作卷成这样，很多人简历上的实习经历看着特别厉害，又是独立负责项目，又是数据显著提升，又是产出重要成果。可真要细问几句，流程说不清楚，细节对不上号，逻辑也稀碎。 其实包装一点可以理解，但别把自己都骗了。真正有用的实习，是你真的参与、真的思考、真的解决过问题。全靠编出来的漂亮产出，面试一戳就破，入职之后也扛不住活。与其花心思美化简历，不如踏踏实实做点能拿得出手的东西，心里有底，说话才硬气。#你的实习产出是真实的还是包装的？#

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

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...