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S4-1春招冲刺训练营专为考研失利、秋招无Offer或想转行大模型的学生设计，将14周内容压缩为8周高强度学习，融合算法、Agent工程与求职策略，提供3个工业级项目和2个必杀项目，通过1v1定制路线和简历辅导，帮助学员在春招前提升竞争力，已帮助130+学员拿到心仪Offer。

先给个结论：基本上来得及，但需要你每天持续学习，把考研的劲再坚持三个月。

同时，为了让准备突击春招的同学能够学习的根据丝滑，这周我们专门优化了一个专门的学习路线和内容，以下是春招冲刺训练营的一个介绍。

考研、考公、秋招均已结束，春招即将在2月全面打响。

如果你正面临：

• **考后迷茫期：**考研/考公结束后心里没底，急需Plan B；
• 秋招0 Offer**：眼看时间流逝却无从下手；**
• **迫切转行：**想转行大模型/AI，但算法门槛高，时间不够用。
• **转码碰壁：**想转码，学cpp、java发现面试都拿不到

S4-1春招冲刺营专为“急救”而生。

我们将 14 周的算法内容压缩，融合 6 周 Agent 工程实战与 6 周秋招急救策略，打造 2 个月（ 8 周）高强度冲刺，利用“Agent开发”这一高薪低门槛的黄金赛道，助你在春招前锁死 Offer。

每年 3 - 5 月，大量企业开放春招补录，尤其是AI/大模型方向，人才缺口巨大。

我们已帮助130+学员拿到心仪Offer，其中不乏考研失利后2个月内斩获大厂Offer、转专业1个月内拿到offer的逆袭案例。

unsetunset一、我们解决三个核心问题unsetunset

不管你现在是什么状态，归根结底就是三个问题：

问题一：没有任何实习经历怎么办？

答案：用工业级项目替代实习经历

没实习？没关系。面试官看的是你能不能干活。

我们提供 3 个工业级项目的脱敏版本，你将亲手体验从 0 到 1 的全流程开发。

这些项目写进简历，比普通实习更有说服力——因为你能讲清楚每一个技术细节和优化方案，并且我们会教你如何合理地迁入自己的场景之中。

我们会通过1v1 meeting帮你把关，帮你mock面试，教你如何层次化结构化地表达，吸引面试官

你将拥有：

• 金融研报RAG系统（工业级检索增强生成）
• 企业培训Agent（多智能体协作系统）
• 行业咨询DeepResearch（前沿技术落地，目前市面上SOTA性能）

问题二：零基础怎么办？

答案：报名当天1v1，定制你的专属路线

每个人的起点不同，学习路径也应该不同。

报名当天，你将获得一次1v1深度规划会议，由大厂面试官亲自评估你的背景，为你定制：

• 8周学习优先级排序
• 每周时间分配建议
• 项目选择与简历规划

零基础？我们会告诉你先学什么、跳过什么、重点攻克什么。

问题三：时间紧怎么办？

答案：聚焦4大核心技能，砍掉一切冗余

春招等不了你慢慢学。

我们把26周的完整课程压缩重组，定制你的专属路线：

其他内容？1v1会议中根据你的目标岗位，告诉你要不要学、学多少。

1. 规划时间线

规划时间线

1. 确保每个同学清晰自己的规划

确保每个同学清晰自己的规划

1. 明确指出不行的方向，不走弯路

明确指出不行的方向，不走弯路

1. 详细分析当前状态，并且给出确定的路径

分析优势劣势，扬长避短，明确后续4个月具体动作

1. 明确具体路径

unsetunset二、 核心价值：2个月，你将获得什么？unsetunset

我们将 “求职策略 + Agent工程 + 前沿算法” 三线合一，用最短的时间建立最强的竞争力：

1. 顶级简历项目（S4工程线）：

2. 完成一个工业级Agent项目（DeepResearch + MCP），涵盖RAG、多智能体协作、Function Calling。

3. 掌握FastAPI、Docker、Redis等全栈工程技能，不仅懂算法，更懂落地。

4. 必杀算法经历（S3/S2算法线）：

5. 全网首发项目： Function Call微调系列 & GRPO微调Reward Model。

6. 拥有前沿RLHF算法实战经验，在面试中直接降维打击竞争对手。

7. 精准求职护航（S3急救线）：

8. 1v1 简历诊断与重塑：从“流水账”到“STAR法则”，挖掘你的核心亮点。

9. 春招投递策略：打破信息差，每日更新最新岗位，精准打击目标公司。

10. 1v1 模拟面试：大厂面试官亲自指导，扫清面试障碍。

unsetunset三、4大核心技能 × 3大工业项目unsetunset

技能矩阵

RAG（检索增强生成）├── 向量数据库与Embedding├── 多路召回与重排序├── 20种工业级优化方案└── 【项目落地】金融研报RAG系统Agent（智能体开发）├── ReAct决策循环├── Memory记忆机制├── Function Calling / MCP└── 【项目落地】企业培训Agent，DeepResarch系统SFT（指令微调）├── 数据构造方法论├── LoRA / QLoRA实战├── 训练策略与评估└── 【项目落地】Functioncall微调RL（强化学习对齐）├── RLHF核心原理├── PPO / DPO / GRPO├── Reward Model训练├── 数据构造、评估迭代└── 【项目落地】RLVR-GRPO微调Reward Model

🏆 3大工业级项目

项目1：金融研报RAG系统

项目2：企业培训Agent

项目3：行业咨询DeepResearch|

unsetunset四、8周冲刺路线unsetunset

注意：以下为通用路线框架，你的具体安排将在报名当天1v1会议中根据个人情况定制

第1周：破冰 + 定制路线

本周产出：个人专属8周学习计划 + 简历初版框架

第2-3周：RAG从入门到工业级

本周产出：完成「金融研报RAG系统」，第一个简历项目到手

第4-5周：Agent全栈开发

本周产出：完成「企业培训Agent」+DeepResearch，第二个简历项目到手

第6周：SFT微调实战

本周产出：掌握微调全流程 + Functioncall微调项目（必杀技）

第7周：RL强化学习

本周产出：掌握前沿对齐技术 + GRPO项目（必杀技）

第8周：面试冲刺 + Offer收割

本周产出：面试制胜宝典 + 完整简历 + 上战场

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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