没有面试机会😭😭

我的ai员工主要有豆包，kimi ，deepseek,copilot 主力军是KIMI和deepseek 比较方便和省事情吧，其中元宝是最近活动下的，kimi和deepseek还是比豆包好用些，豆包写的AI味道有点过于浓厚了，分析数据的话感觉这几个AI都差不多主力推荐kimi吧。

看到社区好多同学表示投递出去的简历没反馈，今天来盘点一下你辛苦撰写的一份简历，从投递到入职，大约会有几波人看过你的简历。简历初筛 - HR只要是初具规模的公司，无论是独角兽还是大厂，第一个见到你的简历的人一定是HR，在这个阶段筛人的标准其实是非常残酷的，大部分都是卡学历、卡学校、卡实习不要觉得自己虽然是学院本，但可以依靠一身的高强武艺，能手撸spring源码，能倒着写红黑树，开源项目1k star，靠这些能弥补学历、经历上的不足，对不起HR小姐姐根本看不懂。拿到简历后一看，xx学院，啧....看看有没有实习经历，没有.......叽里咕噜啥玩意写一堆，下去沉淀......所以说这一轮需要注意的...

1. 项目和八股1.RAG如何做rerank的2.LoRA参数计算 比如给你一个7B的模型  在优化器这块如何分配3.了解强化学习的什么算法   强化学习最新的po算法4.grpo如果对于这个数据 训练出来的一组score都是0或者1  这时候应该怎么办5.agent的几大部分6.agentic rl7.gui agent   code agent8.了解软件工程相关的吗  AI for se2.无手撕3.反问业务，做的 金融领域 agent 方向，偏开发

给LLM提示你可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与你提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含你传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他详细信息，如上下文、输入或示例等。你可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。看下面一个简单的示例：提示词： The sky is 输出： blue. 如果你正在使用OpenAI Playground或其他任何LLM Playground，你可以按照以下屏幕截图中的方式提示模型：需要注意的是，当使用 OpenAI 的 gpt-4 或者 gpt-3.5-turbo 等聊天模型时，你可以使用三个不同的角色来构建 ...