为什么现在日常实习这么难找

1. 介绍了自己的课题，如果使用vlm来做，可以做吗，任务怎么迁移（开始聊天并引导），SFT应该怎么做2. vlm的架构了解吗，qwen3-vl的论文有没有看过3. agent训练的结果是如何评估的4. RFT的数据如何获得，轨迹数据的评估清洗能否用llm提效5. 课程学习是怎么做的，有没有对比使用课程学习和不使用的结果6. 在当前scaling law的背景下，你觉得课程学习还有必要吗，为什么7. Adam对比SGD改善的地方8. 训练环境稳定性，做了哪些工作，问了下可优化的地方9. 八股：位置编码+ layer Norm10. 有没有跟一些最新的paper面试官非常好，会主动引导思考

我的天，约的4点面试，吃完饭晕碳，1点觉得好困准备睡一下，起来已经7点了...

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。

三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍，说说你的教育背景，实习经验等，用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中，你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战，能否分享一个具体的例子，描述一下在面对这些压力时，你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何，你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中，有一次你主动追求极致，把事情做到最好的例子，你当时究竟做了什么，为什么选择这么做，怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里，你和团队成员没能达成一致意见的情况，当时你具体是怎么做的，说了什么去影响对方，最后结果是怎样的呢？6.从你的...