两者兼具

顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

目前大三下，学院本，投了五百多份简历，才得到的这份实习，大概是一个八九百人的厂，分公司挺多，但是来三天了，啥工作任务都没有，每天坐在那里刷力扣，我想问问各位大佬这种情况正常吗

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...