27届想找AI方向的寒假实习。求拷打

个人背景：双非 + 一段日常 + Agent项目一面自我介绍，到岗时间，实习时长AI IDE如何选择？（claudecode + coding plain/Claude）skills、MCP用过吗？有什么区别（规范格式 VS 统一接口）Git发生了冲突怎么解决？ Linux命令，查进程？挂载？软链接？复制？（挂载不会）shell脚本熟悉吗？（会一点）POST和GET的区别？POST可以完全代替GET请求吗？（语义&参数限制&安全性等）HTTP常见的状态码（200，40X，50x）js熟悉吗？NodeJS用过吗？（就会以一点基本的js语法）（实习）投屏，画出项目流程（实习）模块上...

你好，27届的同学！现在是2026年3月，26届春招已进入白热化，27届的暑期实习预热也即将开始。作为站在AI浪潮风口的一代，你们面临的机遇与挑战并存：传统后端岗位在收缩，而“后端+AI”或纯“大模型应用开发”岗位需求激增。很多大厂（如字节、阿里、腾讯）的后端JD里已经明确标注“需具备大模型开发与应用能力”。如何在这个时代合理利用AI工具，打造核心竞争力？这份实战分享贴为你拆解。一、核心认知：AI时代，后端开发变了吗？变了，也没变。没变的是：高并发、分布式、数据库优化、系统设计等后端基石依然是面试和工作的硬通货。变了的是：你不再只是写CRUD，你需要懂得如何调用大模型API、构建RAG（检索增...

1、AI 能力从"加分项"变"硬指标"  招聘描述中带"AI""大模型"关键词的岗位占比从 22.35% → 34.39%。不只 AI 公司，传统行业也全面要求 AI 技能。2、大厂校招 AI 岗位压倒性占比  - 百度：2026 届 AI 岗位占比超 90%，4000+ Offer，同比增 35% - 阿里巴巴：秋招 AI 相关岗位超 60%3、"超级个体"崛起  OpenClaw 让个人开发者能力倍增，企业从"招团队"转向"招能驾驭 AI 的超级个体"...

1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...