1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

华为这一块还是权威👍

本人bg为末九本，目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150，算法能力不太行，八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历，主要是官网投得多，中间几家大厂因为太菜笔试没过，其他不是简历挂就是一直在初筛，ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大？另外我是不是简历有问题？希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有，已经没招了引流：美团，字节，pdd，腾讯，阿里

注意到这篇文章的你肯定也有这个问题：不知道在简历上怎么写AI能力，面试官才觉得好、才感兴趣。这篇文章不讲概念，只讲 “写法”。一、首先：AI永远不是主语这是我看过大量简历后，一个非常确定的判断。如果你简历里的一条经历，是以“AI”开头的，比如：❌ “使用ChatGPT完成了市场分析报告”这条经历，大概率是要被HR忽略的。为什么？因为在招聘逻辑里，HR想看到的从来不是 “你会用什么工具”，而是 “你完成了什么事”。工具只是手段，不是目的。AI再强大，它也只是你手里的工具——HR招的是会用工具解决问题的人，而不是工具的“操作员”。所以：AI永远只能是方式，不能是主语。主语，应该是你，以及你做的事。...