写在前面   【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的认知思考与经验感悟，范围涵盖但不限于AI行业。   干货AIGC、AI Agent、LLM算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享（持续更新）：WeThinkIn/AIGC-Interview-Book欢迎大家Star～  大家好，我是Rocky。 如果把时间往回拨五年，AIGC产业还不是今天这个席卷全球的核心驱动引擎。 那时的AI行业，AIGC技术革命尚处在黎明前的黑暗，大家更多是在传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等相对垂直的技术维度里深耕。AI有价值和潜力，但AI还没有像今天这样变成普通人每天都能感知...

有什么需要注意的吗？去研究豆包了

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

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...