求支招

项目介绍 这是一个可以完全运行在你自己设备上的私人 AI 助手，核心特点是：本地优先：所有对话、数据和记忆都存储在本地，不经过任何第三方服务器，隐私安全有保障。多渠道接入：可以深度集成到微信、飞书、Discord、Telegram 等几乎所有主流聊天平台，无需切换应用就能直接交互。全场景能力：支持语音唤醒、自动邮件回复、整理会议纪要、控制智能家居设备、自动编程、数据分析等复杂任务。开源免费：基于 MIT 协议开源，社区活跃，有大量现成的插件和教程可以直接复用。推荐理由贴合 2026 年 AI 趋势：本地部署和隐私优先是今年 AI 应用的核心方向，这个项目完美踩中了 “数据主权” 和 “端侧智能” 的风口。上手门槛低：有向导式安装和 CLI 管理工具，即使是新手也能在 1-2 天内完成部署和基础功能调试。可扩展性强：可以基于 LangGraph 等框架扩展复杂任务流程，也能接入 OpenAI、Anthropic 等大模型，满足从个人助理到企业服务的不同需求。实用价值高：能直接解决日常工作和生活中的效率痛点，比如自动整理知识库、语音控制设备、跨平台消息管理等，是真正能 “用起来” 的项目。社区生态成熟：GitHub 星标超过 17 万，有大量开发者贡献插件和教程，遇到问题很容易找到解决方案。

如果你想做一个 **真正值得做** 的 AI 项目，我建议你避开“又一个猫狗分类”或“又一个房价预测”，而是去做一个 **能解决你自己某个真实痛点** 的工具。**最值得做的 AI 项目 = 解决真实需求 + 技术有挑战 + 成果可展示**顺着这个思路，给你 3 个不同方向的参考，都是近期技术可实现、且能放进作品集里很亮眼的类型：---## 1. 【效率工具类】你的私人信息管家 —— 自动整理碎片化知识**痛点：** 你的微信收藏、浏览器书签、随手截的图片、会议录音，堆成山但再也没看过。**项目：** 做一个“第二大脑”输入工具，能自动接收这些碎片，用 LLM 提取摘要、打标签，存入知识库，且能回答“我之前看过一个关于 XX 的观点，是什么来着？”**技术亮点：**- OCR 识别截图文字 + Whisper 转录录音- RAG（检索增强生成）架构，用向量数据库存记忆- 用 LLM 做自动分类和关联**为什么值得做：**你自己就是重度用户，做出来天天用。而且这类工具目前还没有绝对垄断者，很多开发者凭个人项目获得了不错的关注。---## 2. 【内容创作类】AI 原生视频 —— 让一张照片“演”出情绪**痛点：** 现在的 AI 视频工具（Sora 类）很火，但普通人没法训练自己的模型。**项目：** 做一个能对**单张人像照片**进行“表演控制”的工具。输入一张照片和一段音频（或情绪指令），输出该人物说出台词、带有微表情和口型的视频。**技术亮点：**- 用 AnimateAnyone 或 MuseTalk 这类开源方案做微调- 加一个“情绪强度”控制滑块，不止动嘴，还能皱眉、微笑- 前端用 Gradio 或 Streamlit 快速搭演示**为什么值得做：**上手门槛比你想象的低，但演示效果非常炸裂。适合发在 GitHub/Twitter 上，容易 viral。---## 3. 【生活服务类】为特定人群的 AI 助手（老年人/视障/语言学习者）**痛点：** 通用 AI 对特定人群不好用。比如老人看不清屏幕、记不住步骤。**项目：** 一个“全语音”操作助手。用户说“帮我打车去协和医院”，AI 自动打开高德、选目的地、确认上车点，只让用户点一次确认。**技术亮点：**- 语音唤醒 + 语义解析成具体操作指令- 用无障碍服务权限（需谨慎设计）或自动化脚本执行- 针对老年人语速慢、口齿不清做专门的 ASR 优化**为什么值得做：**有社会价值，且这类“AI + 自动化”结合的项目，在大厂也是高优先级方向。你可以做成一个开源方案，或者小范围的公益工具。---**我的建议：**不要贪大。**选一个你未来 7 天自己会用 3 次以上的方向。** 能解决自己的问题，才能解决别人的问题。//我想要牛币;w;

感觉整体还是不错的，发一些问题给大家参考，攒人品中～1.实习介绍2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的9.代码:实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法

各位牛友大家好，准备找嵌入式 Linux 的实习，自己动手做了一个基于 i.MX6ULL 的语音交互终端，但在投递前心里非常没底，虽然功能跑通了，但总感觉深度不够，但不知道从哪个方向更进一步，想请教大家：1、这种程度的项目，在 2026 年的实习招聘有竞争力吗？2、如果想进一步，我是应该深挖底层，还是在应用层做架构优化（比如增加 OTA 或网络协议支持）？3、简历描述里，有没有哪些点是面试官特别反感的“雷区”？真心求建议，评论区无论怎么毒舌我都能接受，感谢大家！