1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构，别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲，而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流，业务层负责请求编排、规则判断和状态推进，异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务，存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储，旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里，比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲，真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单，它本质上是把外部知识注入生成过程，降低模型纯参数记忆带来的不确定...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

投了很多依然0面试，求看简历  

 现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...