1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

这什么意思？

28届双九非科班，一周时间BOSS投了160＋，就十几个要简历的，0约面。项目确实烂大街，大中小厂也都投了，官网也投了。5.19开始投的，确实投的晚了，但是0约面是我没想到的，是投的太少了，还是现在时间节点28届的没人要。求牛友们帮我分析一下原因，给点建议，已经道心破碎了😭😭😭

目前研一，28届硕士毕业，本硕末九，专业计科 0812。研究方向生成式推荐，目前预计大论文方向是CTR预估和序列推荐任务。目前一篇论文在投，不过感觉中不了。因为计算机行情很卷，想提前规划一下求职方向，目前确定硕士就业，无非央国企、私企两条路（不考公）。央国企科技岗听说不吃实习，短期可能无需考虑；私企现在比较纠结的是准备Agent/AI 开发还是搜广推。这两个都吃实习，寒假肯定要出去投实习的，还剩半年得开始准备了。刷了25年搜推的帖子感觉很吃实习质量，似乎挺难进的；所以考虑agent开发类是否池子会大一些。（本科有过传统Linux后端实习，被linux吓哭立誓不碰这个方向了，本人代码能力其实一般...