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...

由于今年行情有点异常，很多人拿到了三十大几 K 的 offer， 甚至很多应届就拿到了 40 多 K。 有时候就突然觉得好像很多同学在原本在同一起跑线上，然后一下子经过秋招，可能一辈子都赶不上人家的工资了。心里会觉得凭什么呢？好像他也没比我强太多。但是仔细想想，好像人生就是这样，大部分人能力其实是差不多的，更多不一样的是选择和个人的际遇。想到这里可能心里稍微好过一些。但是也希望大佬们不要再拿着很高的薪资，然后说是侮辱价了，因为很多人拿不到这么高的工资。

leader让我用sql把数据更新一下，我正拿到账号密码登进数据库时，leader让我别操作了，估计是对实习生不放心，不过他让我看他操作，leader手速也是够快的，我看着他点了一下红色的按钮（清空表数据），正要说快回滚，leader就点到了commit上，就这么提交了，领导才反应过来，说了一声啊（数据没备份）

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...