紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体（Agent）。最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞，更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野，让大家直观感受到：AI 正在从只会聊天的机器人，变成能独立执行任务的智能助理。不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令，智能体化身为能思考的“助理”，探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息，比如你要求AI写周报，普遍AI可能只是写一段文字，而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说，AI不仅能聊天，还能 参与信息分发和内容理解。实际上，在大厂...

3月3日：发了实习通知3月4日：下午投了简历，晚上从hr初筛变成部门评估3月5日：刚刚收到感谢信更新状态3月5日：晚上又投递了另一个实习岗，现在是待发测试状态，问一下大佬们多久会发测试还是说现在还是会被挂3月14日：刚刚做完笔试题，选择还好，编程只做了前两道，第三道写完有错没时间改了，不知道结果怎么样，做编程题的时候因为不熟悉盲打，总是要低头看键盘和写在纸上的思路，应该不会被判作弊吧

佬们想问问这个简历还有啥可以提升之处，不玻璃心，项目就是某马的两个经典项目，准备五月实习但是现在投boss0回复

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...