继上次分享《任何人都可以复刻的AI修改简历思路》后，今天就用一份真实案例——某同学的商务与销售岗简历（已脱敏处理），给大家拆解一份好简历的底层逻辑。——没错就是本人修改的简历心路历程，当然我不敢自夸这份简历就是多么优秀的好简历，不过我这个双非真的凭这份简历找到了工作……核心观点：✅ 数据必须学会量化✅ 跨岗位转型要会翻译✅ 结构化表达 > 流水账罗列✅ 一页纸原则先来给各位看看我大二刚结束时的简历~这个时候学会了尽量做数据量化，经历变多后简历上有东西可写了~再来看看我大三暑期实习结束后的简历~这个时候看了一堆简历修改技巧，大概确定下来要投递的方向，但是现在看看真是晕字啊……最后就是我终版...

1.自我介绍 2. Lora 原理（核心是低秩分解：将原始权重更新近似为两个低秩矩阵乘积，减少参数量，保留主导方向，训练高效） 3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化 （1 优化优化器状态，2 优化梯度，3 切分参数，全面节省显存） 4. Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA, DeepSeek 有什么区别（Qwen采用GQA+SwiGLU+RMSNorm，和LLaMA架构非常相似，差异在训练数据和tokenizer中文支持更好；DeepSeek只用MoE/ MLA架构，Qwen系列主要是Dense模型） 5.怎么缓解...