双非背景在求职中意味着什么？意味着某些公司筛选简历时系统会自动打上标签，意味着群面自我介绍时学校名字说出来可能没人听过，意味着同一份简历需要比名校生多花几倍力气才能被看见。但这个标签到底能不能被其他东西盖过去？苏源用秋招到春招的完整周期，交出了一份自己的答案。他没有拿到什么惊天逆转的剧本，从简历被批量淘汰到最终入职一家行业头部的中型企业，他做对的事情都不是什么独门秘籍，而是把一些本该做好的准备，做到了大多数人没做到的程度。一、认清现实：起点不同，打法是不同的苏源第一次参加校招宣讲会，是在本市一所985高校的礼堂里。他坐了一个多小时公交车过去，到了之后发现门口排着长队，签到处需要扫码填信息，下拉...

哈哈哈哈哈哈哈太好笑了，AI已入侵人类

为什么没有找不到实习，面试都没有。有大佬分析一下吗

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...