今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...

跪求各位大佬们的指导，目前秋招结束了0offer，投了很多大厂中厂都被拒绝了，想问问各位大佬们的建议

秋招看着没戏，从九月份一直实习到一月份，马上看年过完了，连忙改简历开启春招。想投递海外投放，但发现除了一个海外投放项目经验，都是国内的投放经验。初步想法还是想干海外投放。但担心工作经历不垂直。球球各位大神给一下简历的修改意见😳

自我介绍实习经历（问的比较片面，没有通用性问题可以供大家参考）AI 相关MCP 使用的是什么协议，这个协议和其他协议有什么区别？结构化输出是怎么样做的？MCP 相比Function Calling有什么优势？Agent 工作时工具调用失败或者超时怎么做？ReAct 模式下Agent思考进入死循环了怎么做？Multi-Agent 架构具体怎么实现的？流式处理怎么做的？算法题 从根到叶的二进制数之和