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项目还有什么值得改进的方向，还有什么推荐的项目，

本人27届双非本，想知道简历还有没有需要修改的地方，然后可以投什么岗位，目前意向视觉算法和嵌入式

攒人品中！ 1.手撕mha写完之后问了几个问题：1. rope应该加在哪里2. kvcache怎么加3. dropout加在哪4. mask怎么加拷打简历业务场景题：比如针对业务需求怎么构建数据集

找工作这阵子，发现用AI帮着捋JD和简历，比自己瞎琢磨高效多了，分享下我自己的玩法，没那么多规矩，纯个人实操心得。第一步其实很简单，就是把招聘JD和自己的简历，一股脑全粘贴给AI。不用特意整理，原始版本就行，核心就是让AI先搞明白，岗位要什么人，我有什么东西，两者之间差在哪——也就是所谓的人职匹配，自己看半天可能漏重点，AI扫一遍就能把gap标出来，省得我逐字逐句对比。关键是第二步，得给AI定个“人设”，不然它输出的东西太敷衍。我直接给它写了一段提示词，大概意思就是，让它当一个有15年经验的职场老炮，懂德鲁克管理、麦肯锡那套，能帮我把过往经历，转化成岗位需要的能力，别净说废话。具体要求也写得很明确，让它从岗位技能、个人素质这些维度，帮我找长板和短板，别只说表面，还要挖JD里没明说的需求——比如用PEST、波特五力模型，分析下行业痛点，知道公司招这个岗位真正想解决什么问题。还有面试预判也很重要，让它模拟面试官，挑我简历里模糊的地方追问，比如数据不详细、动词太笼统的经历，用STAR法则往深了问，逼我用过去式和数字回答，这样练下来，面试时就不会慌。如果有空窗期、跨行这种雷区，也让它帮我想话术，重点是突出“主动选择”，不是逃避，而且话术要具体，别来“保持自信”这种没用的建议。另外，还得让它帮我设计3个反向提问，就是面试最后问面试官的，比如向谁汇报、有多少资源权，这样能摸清这个岗位的真实情况，避免踩坑。指令给完之后，AI就会按步骤来，先让我确认JD和简历，然后用表格列清楚gap，给我补短板的建议，再抛3个尖锐的面试题，我答完之后，它再用KISS原则帮我复盘，哪些要保持，哪些要改进，哪些要停止，哪些要开始准备。