百度实习

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

求分析简历，在boss上面投了很多，都没有回复😥感谢感谢感谢大佬😸

兄弟们，boss投了好多了，根本没人理我啊，该咋办？简历有很大问题吗？

如果把校招比作一场马拉松，非985/211背景的学生大概是从靠后的起跑区域出发的。前方的拥挤和筛选标签的客观存在，都会让这段路程多出一些额外的阻力。但赵迟用五个月的完整求职周期证明了一件事：起跑位置不决定终点，真正拉开差距的，往往是跑起来之后的配速和路线选择。这五个月里，他投递了上百份简历，经历了从群面被碾压到终面主动掌控节奏的转变，最终收获了两份满意的offer。以下整理的经验，不是逆袭的励志故事，而是一套他从实战中拆解出来的可复用打法。一、重新理解简历：不是写你做过什么，而是写你能解决什么赵迟的第一版简历做了足足两周。他把自己大二当班干部的经历、大三参加校园创业大赛的奖项、甚至暑假做家教的...