携程线下一面凉经

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...

为什么找不到好一点实习哇，可以帮我看看我的简历有没有问题吗？

这简历能不能抓住春招的尾巴呀😔

比删错库更让人心梗的，绝对是导师突然发来一句：“你现在来我办公室一趟。”看到消息那一刻，脑子瞬间开启走马灯模式！疯狂回想是不是自己写的Kafka同步逻辑把节点搞崩了？还是TRP系统里的电池老化评估模块引发了严重的线上事故？走向办公室的那几十步路，心里七上八下，连离职感言都快在脑海里打好腹稿了。结果推开门，导师可能只是想跟你讨论一下下阶段的开发计划，或者确认个小需求。这种被未知恐惧支配又瞬间落地的感觉，真的是每个实习生都会经历的心理过山车！