1. 自我介绍2. 项目里怎么做意图识别，如何理解用户真正要解决的问题意图识别不是简单做文本分类，而是把用户输入转换成系统能执行的任务。比如用户问“这个供应商最近还能不能继续合作”，表面上是一个问答，实际上可能需要查询供应商资质、历史履约、黑名单、逾期付款、合同违约记录和采购金额变化。这里要识别的不只是意图标签，还包括业务对象、时间范围、风险类型和是否需要调用工具。工程上我会分成三层。第一层是规则和实体识别，先提取合同编号、供应商名称、采购单号、金额、日期这类强结构化槽位。第二层是模型意图分类，判断是合同审查、条款解释、供应商风险、付款异常还是流程咨询。第三层是置信度和兜底，如果置信度低，就让...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

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...