为什么？因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略：挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历，默认你基础不差。他会直接往深了问："你的向量检索用的什么算法？HNSW 和 IVF 的区别是什么？为什么选这个？" 所以 985 做项目应该：  选一个细分方向（比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性） 读 2-3 篇相关论文，把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark：和 baseline 比提升了多少  推荐项目方向：  RAG 检索优化：对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性：设计工具调用失败时的 ...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

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...