家人们谁懂啊！发现90%的人，根本不会在简历上体现AI能力。写的全是“熟练使用ChatGPT”“了解LangChain框架”“掌握RAG技术”这种废话，HR扫一眼就直接扔垃圾桶了，投100份简历99份石沉大海，真的一点都不冤。今天必须把这些简历上写AI能力的致命坑全扒出来，再告诉大家正确的写法，别再让你的AI能力，毁在一句废话上了。先盘点一下，简历上写AI能力，最常见的5个致命坑，90%的人全中坑1：只写“会用什么工具/框架”，不写任何落地场景这是最常见、最致命的坑，没有之一。很多人的简历上，关于AI能力的部分，全是这种内容：熟练使用LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架...

是因为学院二本的原因嘛，一个公司都不要，想去个大点的公司好困难，只能继续在小小小公司干着了

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

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...