一、面试官筛简历时在想什么我每天看几十份简历，看到“熟练掌握PyTorch”“熟悉Transformer架构”这种话，基本跳过。为什么？因为谁都会写这句话，但80%的人经不起追问。我真正想看到的是：这人到底用AI干了什么实事？项目描述里有没有具体的问题→方案→结果他调的是别人的库还是自己改的？有没有提到修改源码、优化性能、处理bad case效果是真的好还是随便写的？有没有可量化的指标（准确率提升X%、耗时降低Y%）这项目是他主导的还是跟跑的？有没有明确写出个人贡献二、好的AI能力简历长什么样我直接给你一个对比，你感受一下：❌ 差的写法“使用PyTorch实现了一个图像分类模型，准确率达到95...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了——————————————————4月27日编辑：兄弟们加油，我花了一个多月反复修改简历，积累经验，也是找到工作了，目前入职快一个月了，毕业就可以转正，转正月薪9k左右，已经比较满足嘞，后续还会继续持续学习，坚持是可以有结果滴！加油，感谢这两个月帖子下评论的兄弟们支持和建议！

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...