1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

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刷到这个话题，真的像看到了两个月前的自己。作为双非计算机本科，今年冲杭州大厂暑期实习，海投了30多家大厂，从阿里、字节、拼多多，到网易、美团、快手，笔试做了十几场，一面只进了3次，全挂了。那3个月，我天天在出租屋里死磕大厂，牛客刷面经、背八股、刷算法，投出去的简历90%石沉大海，每天睁眼就是刷招聘软件，看有没有面试邀请，晚上焦虑到凌晨三点睡不着，满脑子都是“找不到大厂实习，秋招是不是就完了”。身边的同学，要么拿到了大厂实习offer，要么已经接了本地中小厂的offer，只有我还在死磕，高不成低不就。期间有两家杭州的中小厂给我发了实习offer，一家是做电商SaaS的，一家是做AI Agent应...