校招时有一种很普遍的焦虑：“没有大厂实习经历，是不是就废了？”但在实际的秋招战场上，大家总能看到一些“异类”：简历上没有任何实习大厂的Logo，甚至连中小厂的实习都没有，却依然能拿下头部大厂的SP甚至SSP。这并不是玄学，也不是幸存者偏差，这背后的核心逻辑其实是“核心竞争力的等价置换”。HR和面试官本质上是在估算你的“未来产出能力”，而实习经历只是证明这种能力的凭证之一，并非唯一。一、 学术能力的“降维打击”对于算法岗而言，“顶级实验室经历” > “普通大厂打杂实习”。很多零实习的大佬，其实是在学校里把实验室当成了公司。 手握一篇CVPR/ICCV/AAAI/这些顶级paper，其含金量...

bg双非本科，方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer，最高年包 40w，中间也有一段在海康的实习经历，还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么，只是想把自己走过的这条路，尽量讲清楚一点，给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候，其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散，有人说一定要懂底层，有人说项目更重要，也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑：1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题，我当时一个都没答案。二、现在回头看，我主要做对了这几件事第一，方向尽早确定，但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向，但具体做哪一块，是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的，而不是一开始就给自己下结论。第二，用项目和竞赛去“证明能力”，而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面，而是确保自己参与的每个项目，都能讲清楚：我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三，尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间，对我触动挺大的。我开始意识到，企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度，以及你能不能把事情说清楚，而不只是会不会某个知识点。第四，把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的，面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好，再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的：1.一开始在底层细节上纠结太久，投入产出比不高2.做过项目，但前期不会总结，导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试，准备不充分就去投这些弯路走过之后，才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非，准备走嵌入式，我觉得有几件事挺重要的：1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚，而不是做完就算3.不要只盯着技术，多关注表达和逻辑很多时候，差的不是能力，而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案，只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲，希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上，希望你能少走一点弯路。

秋招特别不鸣谢的就是pdd，直接给我挂了，连面试的机会都不给，看到今年pdd校招的薪资更是一口老血吐出来，本科70w起步，超越了绝大部分互联网工资，实在是给的太多了。真就是拿钱去砸，抢人大战从pdd这里正式到了高潮！到底是谁拿了pdd的offer！！

昨天刷X的时候,突然发现xAI把整个For You推荐算法开源了。说实话,我当时就愣住了。要知道,推荐算法这东西,对社交平台来说就是命根子。抖音的推荐算法、小红书的推荐逻辑,哪个不是藏着掖着当核心机密?结果马斯克直接把代码扔GitHub上,7000多个star,就这么大大方方让你看。这背后到底藏着什么秘密?一个让我震惊的发现我花了整整几个晚上扒完这套代码,发现了一个颠覆认知的事实:X的推荐系统里,几乎没有人工规则。什么意思?传统的推荐系统,工程师会设计几百上千条规则。比如用户点赞过科技类内容,就多推科技,或者转发率高的内容加权。这些都是人脑想出来的逻辑。但X的算法完全不是这么玩的。他们用的是G...