套壳项目直接排除。调个API套个对话框，起名叫"XX智能助手"，面试官问"这跟直接用ChatGPT有什么区别"，你答不上来，比没做还减分。真正值得做的项目有这几类：RAG知识库。把自己的笔记或者公司文档喂进去，做一个能检索能问答的系统。技术上涉及向量数据库、embedding、检索策略，每个环节都有坑可以踩，踩完了就是你的故事。Agent自动化。找一个你自己真实的重复性工作交给AI做。比如自动抓职位信息按条件筛选、自动总结技术周报发邮件。场景越真实越好，面试时说"这个我自己每天在用"比任何包装都有说服力。垂直领域微调。拿开源模型跑一次...

hr先为昨天的delay道歉了，态度很温柔也很专业。主要问一些压力的克服实习内容与成长，困难怎么克服到岗时间与实习时长为什么不考研先打了个mentor和leader比较忙的预防针反问：工作节奏，offer时间

求佬看看简历有啥写的不好需要改进的，四月底开始投暑期，就得到一个字节的面试，一面挂，其他投的全泡池子，给孩子整抑郁了，已经想创死了

1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目，你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少，怎么衡量答案：tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具，而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标：工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆，或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例，工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右，关键参数完整率从 88% 提升到...