今年行情咋样

这回终于是一个agent开发面了，看着岗位要求吓晕了，准备了好久，不过感觉问的问题都答上来了，不算很难，面试官人很好，还给我解答了缺陷，说怎么大二现在这么卷了1.做自我介绍，并确认是否为 28 届（大二）以及实习政策？2.背景确认： 28 届是 24 年入学的吗？学校是否允许大二出来实习？通勤时间能否接受？3.关于旅行规划助手：双模型动态切换的复杂度是如何判断的？4.核心逻辑： 路由层判定复杂度的准则是什么？如何区分“实际复杂”和“看起来复杂”的任务？5.追问1：针对 1.5B 小模型做路由，是否遇到过’复读机”问题？你是如何解决的？6.追问2：结合高德 MCP 协议，你发现它目前存在哪些问题或局限性？7.追问3：如何通过 MCP 协议实现“加入预算约束”的路线规划？8.大模型能够进行工具调用的底层原理是什么？9.关于魔搭社区问答助手：这个项目的微调数据集是如何获取和设计的？10.追问1：微调后模型的准确率是多少？11.追问2：对于 RAG系统，你本地是如何判断准确率和召回率的？12.追问3：微调过程中是否出现了“灾难性遗忘”？你是如何解决或缓解的？13.LoRA 微调的数学原理是什么？为什么它比全量微调高效？14.多模态与语音交互是如何实现的？15.项目中的自动化流水线是如何串联的？16.确认实习细节：实习周期、每周天数及到岗时间？面试反问环节反问 1：具体实习生进去负责哪个模块？反问 2：面试表现有哪些需要加强的地方？

bg: 211本➕985硕，一篇多智能体强化学习领域的中科院一区期刊，有一段大厂的后端实习。准备再做两个大模型微调和agent的项目，想转大模型应用开发，春招能有机会嘛😢😢

本人bg双非本，中9硕，目前研一，应该选哪个方向比较好，有没有大佬提供下建议啊

学后端的时候感觉挺有意思的 学大模型的时候感觉也太无聊了 数据处理处理半天 最后学哈根face又把之前从0到1的训练过程全部推翻 好多时候都是在讲数学 讲架构 然后把rnn transformmer的源码简单复刻 做一些简单任务 最后直接调库，而且学了不知道到底能干嘛，不如后端情绪价值大