帮客户做付款单时，他累到眼睛都睁不开，让我直接按他给的数据做，做完发他就行。因为使用数据前习惯性核对数据是否准确，数据不准确结果不会对，我就习惯性复核了一遍，发现小数点右移了一下，按这个数据付款会多付近十万。我立刻跟他确认，默默帮他修正所有错误，全程没提额外费用，只让他安心休息。他只说了声谢谢，我也没放在心上。直到后来看到直播间礼物刷屏，心里又暖又不好意思，这还是第一次帮了别人，别人不是口头意思一下就过了。其实很多时候多看一眼只是职业习惯罢了，不过是让自己多一份安心、别人多一份放心。这份被信任的踏实感，真的好暖，也让我坚信，靠谱和责任，才是走得远的底气。

27届双非学院本，想在暑假找一个实习，看到现在的简历大部分都是agent的了，像我这种还没学的还能找到实习吗

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...