一段大厂实习足够秋招吗?

大家好，我是@程序员花海_，今天来看一份实习简历的描述。大家看完这份简历，感受是啥？我相信很多牛友应该会有个感觉就是：不知道具体做了什么。写实习简历的大忌就是写流水账，让面试官抓不到你的工作量。AVM相关产品产业内领先，这个和你做的工作有什么关系？？？负责C++代码的开发工作？做的什么工作？本来不就是代码开发么？？BUG解决，具体怎么解决的，为什么判断它是BUG，还有什么兜底策略么？？与客户对接，对外部BUG提出解决方案，方案具体是什么？？写简历并不是阐述你做了什么，而是把你的工作和你在工作背后的思考写到简历上，给面试官埋下钩子，让他针对性的问你问题，把主动权掌握在自己手里。ok，今天这期先到...

如果让我选当下最适合入门、性价比最高、就业最稳的 AI 方向，我一定会投 AI 应用开发 一票。不卷高深的算法，不啃晦涩难懂的论文，专注把大模型用起来、落地成产品。掌握 LLM 调用、RAG、Prompt 工程、向量数据库和简单 AI Agent 流程，有编程基础就能快速上手。岗位需求量大、门槛友好，还能直接做出可演示的完整项目，简历和面试都特别能打。相比容易内卷的纯提示词、AI 绘画，或是门槛极高的算法研究，AI + 工程落地才是普通人最容易走通、成长最清晰的路。

我头一次听这个问题的时候，寻思，这不简单，现在模型的上下文那么老长，“用向量数据库存历史对话，每次检索相关内容拼进去”，不就得了。然后过年吃饭和一个做算法的同学聊到这里，他告诉我，这样回答根本拿不到分。1.先看GPT咋做的前阵子网上比较火的一个帖子，有开发者通过对话实验，把ChatGPT的记忆机制逆向了出来。结果挺让人意外的，整套系统没有向量数据库，没有RAG，没有 Embedding 召回，甚至连相似度匹配都没做。就是四层纯结构化设计，干干净净。我当时也疑惑：GPT又不算Agent，这个例子能说明什么？你先罚一杯！ChatGPT的确是对话产品，不是严格意义上的Agent。但它的Memory设...

祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.你们这里说的分层混合编排式 Agent 架构设计是具体怎么做的3.我问一个就是你们在Routing那里，你会根据难度去做不同的一个处理，对吧？那你们这个难度是怎么划分的呢4.你刚才提到就是说，比方说如果刚开始有动态升级的一个范式，就是比方说这个任务刚开始被分配到了7B但是如果它在生成的过程当中，置信度或者说生成的结果它的置信度比较低，你们这个置信度是怎么生成的呢5.你们大概配备了多少个工具6.以风险评估为例，你们的输入输出分别是什么呢7.你的字段是什么8.比方说你说的收缩压这个字段，在用户的问题当中可能不会有这样的一个检测数据。那这种情况你们是怎么来处理呢9.我看到你这里有说在引入了应用层的MOE按照任务动态的激活专家路径，这个具体是怎么实现的呢10.这里就有个问题，我们针对不同的科室去训练一个微调专家，那你们是你们怎么训练的呢？怎么针对于不同科室去训练的，第二个问题就是逻辑上你们这个专家数量可不会少，然后你们的工作量会比较大，这个问题你们又是怎么解决的呢11.你们最终大概是用了多少个专家12.每个大概训练的数据量是多少呢13你们的这个70b模型用的是自己？从头开始预训练的吗？还是用的开源的14那你们医疗数据你们医疗数据的主要来源是在哪里呢？