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天天在牛客上刷到大家纠结“行情不好，要不要降低找工作标准”，从最开始的“非阿里字节不去，月薪低于20k免谈”，到后来“中小厂也能接受，10k也行”，再到现在“包吃住就行，服务员、网约车司机也不是不能干”。别骗自己了，你哪是“降低标准”啊，你是最开始对自己的认知就有偏差，现在被行情打回了原形而已。先说说我自己，双非本科，去年秋招的时候，心比天高，简历上就两个课程设计项目，居然敢只投大厂，中小厂看都不看一眼。那时候我的找工作标准，堪称苛刻：必须是互联网大厂，中厂都算保底，小厂直接不看；月薪必须18k以上，低于这个数就是侮辱我四年大学；必须朝九晚五不加班，大小周直接pass；必须有完善的带教体系，核...

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。

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...