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1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

4月底陆陆续续开始投递，面试寥寥，pdd、美团笔试被筛腾子WXG周二面的，面试官全程不开摄像头，问的无关紧要的问题，面了1h40min，现在官网流程还卡着；腾讯音乐，昨下午面的，问题都答上来了，和面试官聊得很好，晚上回去看秒挂；快手一面挂，卡在了很简单的一个手撕，用的dp但是双指针就可以解决；嵌入式一家约面的都没有，现在高通投晚了没回，英伟达约面的还是做研发套件的，大疆、mmt没有嵌软岗位，其他自驾车厂和手机厂投了没有消息。已经对暑假实习和秋招没有念想了，现在保研也拿不到正保，考研的话也太晚了，前途一片完犊子

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI