求团子捞我

说实话，一提到AI项目，我之前也总犯怵，总觉得这东西离我们学生太远了——要么得训大模型，要么得有好显卡，还得要一大堆数据，算法啥的更是看不懂。但直到我自己上手试了才发现，完全不是这么回事！站在2026年这个时候，我真心想跟各位同学分享一个AI项目，它绝对是门槛最低、最实用、最能帮我们提升竞争力，而且做完就能用的那种——就是搭建一个属于自己的「本地私有知识库+智能问答AI助手」。它不是那种花里胡哨、做完就扔的Demo，也不是应付老师的课堂作业，是真真切切能帮到我们学习、还能写进简历里，甚至以后想试着变现都能用上的完整项目。不管你是在校生、想入门AI的小白，还是学编程的同学，做这个项目都不亏，性价...

我基本都在宿舍面试，也没啥讲究，直接开摄像头就开聊，也没有搞一个纯色背景，背后就直接是室友的床铺，不过面试官都挺理解，没也没有因为这个难为我。有次室友洗完澡，湿漉漉地从身后路过，我还在面试呢，面试官也没介意，就当是生活的一部分了，不过还是不要学我比较好，能找一个安静的环境最好

实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...