滴滴二面后没有反馈了

凉经，已挂，无八股无算法，难道是晚上面试面试官太累了吗？40min自我介绍拷打实习项目遇到的挑战及个人做得好的地方AI方面AI编码实践（SDD、skills对 SDD 的理解及相关调研情况AI 平台的 workflow 编排方式，是否调研过 langchain 的底层原理agent框架业界竞品、开发过程中的难点业务是企业文档相关的，面试官说我可能不太匹配，但和面试官交流感觉蛮好的，感谢面试官捞我！只不过我反问的问题有点不好，有点庞大，问面试官怎么平衡技术的深度和广度、以及倒反天罡问面试官有没有用openclaw，微信会考虑接入智能体吗？其实我想问的是一些如何平衡开放程度和安全层面对不起我错了

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

这几天疯狂在boss上投岗位，要简历的都了了无几面试的都没有😭😭，求大佬拷打一下我的简历，怎么优化修改

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...