我认为实习产出很多时候是带有一定“包装”的，这其实很正常。因为在公司里，实习生往往很难直接参与核心项目，大多数时间只能做一些辅助性工作，比如调试、文档整理或者小模块开发。这些内容本身不够“亮眼”，但在写简历或总结时，又需要体现价值，所以就会进行一定程度的优化表达。我觉得关键不在于是否包装，而在于是否真实，只要没有夸大或造假，而是基于实际经历进行提炼和总结，就是合理的，也是必要的能力。

秋招0offer，估计简历有问题   

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

1. 介绍一下你做过的一个项目2. 打分模型设计思路是什么打分模型本质上是在多个候选里做排序，重点不是绝对分值，而是相对顺序。设计时先要明确标签来源，如果是检索系统里的重排，一般可以来自人工相关性标注、点击日志、停留时长、复制行为、是否继续追问等；如果是生成答案质量打分，还会加入事实一致性、格式完整性、引用正确性这些目标。特征上通常会混合语义特征和业务特征，比如 query 向量、doc 向量、交叉编码器打分、文档时效性、来源可信度、标题匹配度。训练时常见有 pointwise、pairwise、listwise 三种。pointwise 简单，适合做基础版本；pairwise 更符合排序本质...