智能推荐 Agent（轻量易做，适配实习岗）推荐 GitHub 项目：OpenClaw（star 30k+）：自主执行 Agent，可拆解推荐任务（如商品 / 内容推荐），自动调用工具获取数据。地址：https://github.com/openclaw/openclawGen AI Beginner Projects：含推荐系统、RAG、Agent 入门案例，代码简洁，适合应届生从零学习。地址：https://github.com/pankaj-kaushik/gen-ai-beginner-projects

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO，你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐，让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答，而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”，DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用，而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样，再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本，是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致，直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上，最后 DPO 学到的是别人的分布，不一定能提升当前模型...