纯聊天面，面试过去快一个月了，之前出去玩了，才想起来整理1.之前实习感受比较深的部分哪些2.在这个过程AI工具的引入介绍3.目前对AI工具的关注哪些4.介绍你的RAG项目5.你这个项目到目前为止已经有一段时间了，目前你的新思路有哪些6.对于Agent的了解7.对自己的规划是怎么样8.如果过得话，什么时候提前实习感觉没啥难度，一周后，官网挂了，三面挂无语子，难呢

27届投递的大厂暑期，目前一个约面都没，做了测评后都在泡池子。。有什么可以改进的吗，求各位佬锐评。

我是犯天条了吗？大佬们

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...