关于项目的理解

没亲手做过的活儿就不算你的本事？大错特错！别把没事干的时间浪费在自我内耗上，全都用来 “偷” 公司的项目和文档！同事每天在忙啥、开会提了什么新项目、群里发了什么数据、会议纪要写了啥，通通给我记下来！这些东西你看懂了、记住了、学会了，那就成你自己的了！同事搭了指标体系也好，做了数据分析也罢，只要你能吃透逻辑，那就敢写在简历上！看不懂的话，就请组里好说话的前辈吃顿饭，直接开口问：这个项目背景是啥、看了哪些核心数据、从哪些维度做的分析、策略怎么落地的、怎么迭代优化的、后续规划是啥，全都问清楚！把这些门道摸透了，再结合 AI 包装成自己的项目，面试的时候大胆跟面试官聊！没人真的纠结这活儿是不是你亲手干的 —— 毕竟大家都懂实习生的处境，面试官更在意的是你讲故事的能力、逻辑表达和思考深度。记住，你就是来公司 “偷” 项目、“偷” 文档、“偷” 技能的！抱着这种心态，你的实习才算有真含金量！

研究方向是多视图聚类，目前一篇文章在投。准备做两个github上的开源项目学习一下相关东西，找一个大模型相关的实习，这个bg有机会吗？

1. 挑一个实习项目介绍2. 实习：介绍框架，pipeline如何搭建，后续主要围绕pipeline中的问题进行提问和确认。3. 项目：介绍了自己的工作内容和项目工作流程4. 八股- （1）DeepSeek-R1训练流程（2）介绍GRPO算法：reward / advantadge、group（3）有没有了解过GRPO的改进算法，挑其中一个讲一下- 了解哪些主流模型架构，Qwen 1~3是否有了解，挑其中一个来讲一下，答了没怎么了解过，又问了我了解哪些开源大模型，回答了Kimi K2和Kimi Researcher，然后着重讲了Kimi K2- 了解过MHA和GQA吗，讲一下原理和区别- 了解位置编码吗，讲一下Rope5. 手撕：最接近三数之和

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。