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...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

📍面试公司：百度❓面试问题： 挑一个你觉得相对有技术挑战的，仔细讲一下 流式输出SSE 的请求用的是什么框架？ 怎么去做吐字动画？ 项目分工 AI coding 写一个类似于搜索框的搜索的产品。从技术设计上你觉得有什么可能需要特别注意或者考虑的点吗？结合你刚刚的这些搜索对话什么的。（应该要回答防抖节流之类的） 搜索的字符匹配高亮，这个后端要如何处理接口呢？写一个接口的 API 搜索的时候，他可能会有一个假设一个场景。我搜索第一个query的那个时间特别长，可能是 10 秒钟才回来。然后搜索第二个query，回来的时间比较短，可能 2 秒钟就回来了。那这个时候那个搜索结果页会发生什么呢？（第二...