滴滴社招

这段时间看了一些简历，有一个比较明显的感受：👉 不是大家不会写简历，而是很多人没有站在“筛选方”的角度去想问题你写的是“你做了什么”，但面试官在判断的是：👉 “我为什么要承担面你的成本”这个视角一变，其实很多问题就会变得很清晰。下面说几种我通常不会继续往下看的情况。第一种：信息很多，但“决策成本很高”的这类简历的特点是：技术栈很多项目也不少甚至看起来不差但问题在于：👉 我需要花比较长时间，才能判断你到底强在哪而现实是：面试官每天要看很多简历，👉 “无法快速下判断” = 风险高 = 放弃这里有个很多人没意识到的点：不同阶段的筛选，其实容忍度是不一样的。有些情况下，可以接受信息稍微“模糊一...

打算找暑期了，把项目包进了之前的一个小厂实习，佬们帮忙看看简历

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...