想问问26学院本没什么技能怎么找工作

先给大家泼一盆冷水：不是大厂实习就一定能镀金，也不是小厂实习就一定没价值。90%的人选错实习，不是因为大厂小厂，是因为根本没搞懂自己要什么。先说说大家吹上天的大厂实习，那些没人告诉你的坑：90%的大厂实习生，都是打杂的螺丝钉，根本碰不到核心业务网上总说大厂实习能学东西，可现实是，大部分大厂实习生，进去之后干的都是贴发票、整理文档、写CRUD接口、改简单bug的活，连核心项目的代码仓库权限都没有，更别说参与架构设计、核心业务开发了。我身边太多同学，在大厂实习了半年，除了会走公司的上线流程，技术一点没长进，简历里除了“参与XX项目”，啥也写不出来，秋招面试被深挖项目，直接哑口无言。大厂的金字招牌，...

AI能快速生成基础代码、补全逻辑，但嵌入式开发的核心从来不是写代码本身。从硬件选型、电路调试，到实时系统调度、低功耗优化、现场排错，这些需要对硬件底层、业务场景的深度理解，是AI无法替代的。AI生成的代码基础上，做验证、调优、适配，在这个过程中吃透原理、积累工程经验。AI只是工具，真正的竞争力是解决实际问题的能力。

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...

想找实习大家可以给我一点建议吗