考研还是校招实习项目里面，技术上有什么比较有挑战性的地方在实习中承担什么角色举一个case，针对一个细节的难点，怎么去克服解决这个问题I18n这么处理单复数问题国际化的AI方案React18的异步渲染实现一个可以重试的异步任务请求池，支持排队并发请求 const pool = new Pool() pool.start() // task是异步任务，类型为() => Promise<any> tasks.forEach(task => { pool.push(task) }) // tasks中每次只会有三条任务并发，失败重试3次该任务抛出异常

HR 眼里的好实习，从不是只看大厂 title～ 比起 “某大厂实习生” 的标签，“独立负责活动策划，带动参与率提升 20%”“用 Excel 整理分析数据，优化工作流程省 30% 时间” 这类真干活的经历更加分。建议实习时聚焦核心任务，多积累可量化的成果，突出实操能力和解决问题的能力。title 是加分项，实打实的产出才是硬通货～ 你实习时干过最拿得出手的事是什么？

嵌入式系统是软硬件融合的核心领域，是现代电子产品、工业控制、智能设备和物联网的基础。嵌入式开发不仅需要熟悉硬件原理，更要求精通底层驱动、操作系统、实时通信和系统优化。学习嵌入式，就是掌握从硬件到系统、从驱动到应用的完整链条。一、语言与基础：C 语言与数据结构嵌入式开发的语言基础是 C 语言。熟练掌握指针运算、数组、结构体、位操作、宏定义和函数指针，能够直接控制硬件寄存器和外设。掌握复杂声明、内存布局和内存管理，是进行裸机开发、驱动编写和高性能算法实现的前提。数据结构与算法的理解同样重要：链表、队列、栈、哈希表和树结构，不仅用于软件逻辑设计，也可直接映射到硬件缓冲区和 DMA 数据传输，实现高效...

1. 腾讯 n 搜索广告，有用到大模型，但不是ai搜，涉及sft grpo之类的，生成式召回粗排这块2. 小红书 n+5 电商推荐，偏传统深度学习的粗精模型迭代，正在实习的组，ld说明年会做生成式推荐第一年总包腾讯总包高5w（小红书按15薪算的），第二年总包小红书高8w，传统推荐模型和生成式推荐，搜索广告的生成式召回粗排，以及广告生成等哪个之后跳槽会更有优势，涨幅更多呢目前博主拿到了俩offer，一个是小红书电商，主要做 视频电商场景的粗精排模型选代，之后可能会有生成 式推荐，但不太确定。在小红书实习ld跟氛围都还挺好 的。另一个是腾讯cdg的搜索广告，导师介绍会涉及到大模 型微调，搜索的生成式召回粗排，广告文案或标题生 成，但可能流量比较小，而且是这么介绍但不一定会 真的有大模型相关的内容，毕竟没有实习过，也不清 楚氛围和ld咋样目前就是觉得大模型搜索可能之后跳槽更有优势，涨 幅会更大，来弥补这俩offer目前 的差距，但不知道 大模型之后是不是真的更有前景，也可能会泡沫破裂，求大佬指导