面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...

最近在准备找第二段实习，主要方向想转向 Agent / 智能体开发。目前已经学习了 SpringAI 和 langchain等技术栈，完成了一个支持自定义工作流的项目，能够理解整体架构设计与执行逻辑，具备一定的智能任务编排思路。希望大佬们看看我的简历！

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

1. 了解哪些激活函数？重点说 GeLU常见激活函数有ReLU、LeakyReLU、Sigmoid、Tanh、GeLU。GeLU是平滑非线性，近似“按概率保留输入”，在Transformer/BERT中常优于ReLU。 import torch.nn as nn act = nn.GELU() 2. 项目的构建过程完整流程通常包括：业务定义 → 数据采集与标注 → 数据清洗与EDA → 建模实验 → 指标评估 → 误差分析 → 部署上线 → 监控迭代。面试回答要突出你负责模块、优化动作和量化收益。3. BERT 模型的构建包括：分词器选择、预训练模型加载、任务头设计（分类/序列标注）、损失函数...