现在有问题都是问AI，除了google搜一搜官方网站，不管是写论文，写代码还是问生活相关的问题，都是依靠AI。电脑上主要用的是chatgpt，写代码用用claude和gemini，如果是发发帖子就用grok。手机上用的主要是chatgpt和豆包。这里吐槽一下豆包的逻辑推理能力有点差，很多数学问题是瞎回答的。不管豆包的生图功能还不错，我喜欢用它来辅助生成写作用到的示例图。感觉现在真的离不开AI了，但是自己的思维和查找资料的能力好像下降了。有时不会去分辨Ai回答的真实性和是否正确，都是拿来就用。

本人27届 目前在某厂实习工作内容是做一些操作系统相关收获蛮大的，但是耐不住之前没有操作系统相关的经验（除了八股）目前只有一个与操作系统无关的项目（RTOS+算法），第一段实习跟操作系统无关秋招是否要准备一个操作系统项目，来得及么？

在技术领域，一些公认的高含金量竞赛能成为简历上的有力注脚。算法与数据结构类竞赛是基础硬通货，例如国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、Google Code Jam、LeetCode周赛/双周赛的突出排名。这类成绩能直接证明你扎实的代码能力、逻辑思维和在压力下解决问题的素质，尤其受顶尖科技公司研发岗的认可。特定技术领域的竞赛则更具针对性，例如Kaggle比赛（数据科学/AI领域）、ACM SIGCOMM学生研究竞赛（网络）、信息安全领域的CTF大赛，或由各大公司主办的专项赛事（如华为软件精英挑战赛、阿里天池竞赛）。它们能证明你在垂直领域的实践深度，并与特定行业或公司的需求精准匹配。然而，比竞赛名称更重要的是你通过竞赛所讲述的“故事”。简历上不应仅仅罗列奖项，而需要清晰地阐述：你在项目中承担的具体角色、解决的核心技术挑战、做出的关键决策以及可量化的成果。例如，“通过优化分布式一致性算法，将系统吞吐量提升X%”，远比单纯写下竞赛名称更具说服力。面试官更希望看到你如何将竞赛中锻炼的能力，迁移到复杂的工程实践中。因此，选择竞赛应遵循 “质量重于数量，深度重于广度” 的原则。与其泛泛参与，不如根据目标职业方向，选择1-2个有口碑的赛事进行深度投入，力求做出有亮点的项目或取得有说服力的排名。同时，将竞赛经历与项目经验、实习经历构成一个相互支撑的能力证明体系，共同勾勒出一位具备强大学习能力、解决问题热情和工程化潜力的候选人画像。这才是竞赛经历在求职中发挥最大效用的方式。

请各位佬狠狠拷打简历，bg 双非本 2 硕，目标大模型应用/算法，论文扩散相关