新凯来租房

1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

距离春招没剩几天了，并且自身也没有游戏demo，难道说入职游戏策划行业一定要拥有属于自己的游戏demo吗

1. 简单做个自我介绍，重点说说你的项目经历和技术栈。答案要点：基本信息：学校、专业、预期实习时间技术栈：C++、数据结构与算法、Linux、数据库等项目经历：1-2个核心项目，突出技术亮点个人优势：学习能力、代码质量、问题解决能力对蚂蚁的了解和期望2. 详细介绍一下你简历中的某个项目，包括技术选型、架构设计、遇到的难点和解决方案。答案要点：项目背景：业务场景、用户规模、技术挑战技术架构：模块划分、技术选型理由、设计模式个人职责：负责的具体模块和功能技术难点： 性能瓶颈及优化方案并发问题及解决方法数据一致性保证异常处理和容错机制量化成果：性能提升、响应时间、资源占用技术沉淀：可复用的组件、文档...