这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

1. 介绍一下你的实习、项目和论文，重点讲一个你真正做深了的点2. 介绍一个你最熟悉的大模型架构，并说清楚它在注意力结构、训练策略和推理优化上的特点可以拿 Transformer 系列来答。核心由 Embedding、Multi-Head Attention、FFN、残差连接和 LayerNorm 组成。注意力结构负责建模 token 间依赖，训练上一般采用大规模自监督预训练，比如 next token prediction，然后再做 SFT、偏好对齐。推理优化上会做 KV Cache、FlashAttention、Continuous Batching、量化和张量并行。如果你想答得更像大模型...