大家好，我是小富～前几天我不是分享了如何零成本搭建 next-ai-draw-io，教大家用 AI 生成 draw.io 风格的架构图。后台反响还不错，看来大家对手绘架构图真的是苦之久矣。但在日常写文章时，我发现很多读者更偏爱那种手绘感十足的 Excalidraw 风格，就是下面这种，逼格高、视觉美，能让文章瞬间显得高级起来：我原本在琢磨，能不能用 Gemini Pro 给自己搓一个 AI 绘图整合平台，把 draw.io 和 Excalidraw 全揉进去。结果去 GitHub 一搜，好家伙，已经有大佬把我想做的给做了！这个开源项目简直是为我这种懒癌博主量身定制的：Mermaid、draw....

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...