AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

大三想找一份实习做做，请问前辈们这样写简历有什么问题吗，苍穹➕点评会不会太过时了，而且目前也没想好投后端还是agent方面，因为本科是人工智能的，而且目前形势好像也偏向ai一些，求求前辈们指点指点

投了很多要么未读，要么已读，要么看了简历之后就没后续了，在想要不要换成一个Agent项目

我把20+场C++大厂面试走完，拿到10+ offer之后，最大的感受不是“题做多了就行”，而是你对知识的理解方式，决定了你能走多远。很多人准备C++面试，一开始就是疯狂刷“八股文”：背智能指针、背虚函数、背多态、背STL实现。但面到后面你会发现，面试官很少满足于“你会不会背”，而是在不断追问：为什么这样设计？有没有替代方案？在什么场景下会出问题？这一层如果答不上来，前面背得再熟也会崩。我后来总结，C++面试本质考三件事：抽象能力、系统理解、工程经验。第一，抽象能力。比如问你智能指针，不只是unique_ptr、shared_ptr的区别，而是你能不能讲清楚“资源管理”这个问题：为什么需要RA...