在人工智能越来越普及的今天，我逐渐意识到，面对AI一定要保持谨慎。AI确实能快速提供答案，帮助我查资料、写文章、解决问题，但它并不是万能的，也并不总是正确的。我发现，有时候AI会“随便回答”。当问题不够清晰，或者涉及复杂、专业的内容时，AI可能只是根据已有的数据进行推测，生成看起来合理却不一定准确的答案。如果我不加思考地相信这些内容，就可能被误导，甚至在学习或工作中做出错误判断。因此，我开始把AI当作一个辅助工具，而不是绝对权威。遇到重要信息时，我会主动查证，多看不同来源的资料，再做决定。AI可以提供参考和灵感，但最终的判断和选择，仍然需要我自己负责。对我来说，谨慎使用AI，不盲目依赖，是在这...

最近找实习HR都不回，估计是快过年了，之前约到两个中小厂面试也没通过，估计得年后再找了，有点迷茫，我是应该再学点新东西，比如说typescript或uniapp来丰富一下简历，还是就这样继续年后找实习，找实习是继续考虑中小厂还是大厂，面试方面只准备了八股，手撕和算法还没开始

1.极速Landing​入职第一周，就能快速摸清团队架构、核心业务与关键流程，主动熟悉环境、索要资料，对自己的实习目标有清晰规划。2.主动学习​不满足于被安排的任务，会主动利用文档、课程和搜索工具拓展认知，并愿意深入追问业务逻辑背后的“为什么”。3. 会排序优先级​能判断任务轻重缓急，主动与 mentor 对齐期望和时间节点，兼顾效率与质量，不被琐事带偏节奏。4.高情商沟通​懂得在合适时机、用恰当方式沟通，能融入团队文化，人际关系融洽，也愿意主动分享与协助同事。5.踏实靠谱​交付扎实、细节到位，有复核习惯，对基础工作也耐心负责，懂得“小事不出错”是建立信任的基石。6.闭环力强​事事有回应、件件有着落，及时同步进展，主动汇报结果，永远不让事情石沉大海。7.主动沉淀​擅长整理复盘，将过程、经验、资源转化为清晰文档，后期甚至能输出总结与优化建议，为团队留档。愿你也能成为那个让人眼前一亮的人。

拷打实习经历怎么理解 ReAct 框架，它的工作原理是啥样的？你用过 ReAct 吗？ReAct 里面关键是什么呢？怎么比别人做的好，核心要在哪个方向重点学习？MCP 和 Function Call 有什么区别？Transformers 你了解吗？你现在的工作没做过微调对吧？你觉得微调的原理是什么？RAG 和微调有什么区别？复杂的 Agent 层（多个 Agent 组成、多模块）怎么去评测？