一、面试官筛简历时在想什么我每天看几十份简历，看到“熟练掌握PyTorch”“熟悉Transformer架构”这种话，基本跳过。为什么？因为谁都会写这句话，但80%的人经不起追问。我真正想看到的是：这人到底用AI干了什么实事？项目描述里有没有具体的问题→方案→结果他调的是别人的库还是自己改的？有没有提到修改源码、优化性能、处理bad case效果是真的好还是随便写的？有没有可量化的指标（准确率提升X%、耗时降低Y%）这项目是他主导的还是跟跑的？有没有明确写出个人贡献二、好的AI能力简历长什么样我直接给你一个对比，你感受一下：❌ 差的写法“使用PyTorch实现了一个图像分类模型，准确率达到95...

投了很多都是已读不回，各位大佬可以说说我简历的缺点吗

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...