算法小白如何找到第一份实习（干货分享）

1，介绍RAG流程，分段有没有做优化；编码模型和重排模型用了什么；Qwen3系列和bge系列的原理，Qwen3系列编码模型是怎么训练的2，RAG怎么评估，用了哪些指标；RAGAS有哪些指标，为什么不直接用库3，Agent的思想是什么，Agent包含哪些部分；介绍DeepResearch；介绍Agent怎么做任务规划和问题分解4，SFT数据集怎么构建，问题不够多样化怎么解决5，介绍LoRA原理；LoRA分支怎么初始化，为什么这么做6，self-attention公式；为什么要scaling7，介绍KV Cache；vllm是怎么加速推理8，RLHF，介绍PPO，包含多少个模型；GRPO与PPO的区别；GRPO的缺点；介绍GSPO

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

牛友们注意了，能写进简历的 AI 项目，至少得满足这三点：第一，有明确的任务场景和输入输出第二，系统可自动运行，无需人力维护第三，解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo，就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”，结果一面聊下来，项目既不成型、跑不通，更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况：有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”，但被问到 “系统在哪用？触发条件是什么？对话上下文怎么保存？Agent 之间怎么分配任务？” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt，用户每次都要手动输入一串命令，根本没有完整流程，更谈不上调度。反过来，另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼：一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求，这位同学写了个不到 200 行代码的小服务，只需上传本季度的工作内容，就能自动拆分为多个目标，还能输出三种版本（自我驱动、结果导向、量化可追踪），甚至支持风格转换（偏运营、偏产品、偏技术），能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目，不在于你集成了多少模型、用了多少工具，而在于你是否跑通了完整任务流程，交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴，但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。

1. 深入聊聊你的项目，从架构设计到技术选型的考虑 (30min)项目背景和规模：我负责的抽奖系统是为电商平台设计的营销工具，主要用于节日促销、新品推广等场景。系统上线后日均抽奖10万次，高峰期每秒1500次请求。注册用户50万，活跃用户5万左右。架构演进过程：最初是单体架构，所有功能在一个项目中。随着业务增长，出现了性能瓶颈和维护困难。我们进行了微服务改造，拆分为用户服务、活动服务、抽奖服务、奖品服务四个核心服务。用户服务负责用户认证、权限管理、用户信息维护。活动服务负责活动的创建、配置、状态管理。抽奖服务是核心，负责抽奖逻辑、概率计算、库存扣减。奖品服务负责奖品管理、发放、物流对接。技术选...