360和美团offer比较

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了

🎓学历背景：二本👨‍💻意向职位：前端开发

1. Redis基本数据结构和底层https://zhuanlan.zhihu.com/p/148562122介绍一下跳表：跳表是一种多层索引的链表结构，查找、插入、删除的平均复杂度是 O(log⁡n)。在 ZSet 中，Redis 同时用哈希表存储成员到分值的映射，用跳表存储分值到成员的映射，这样既能快速定位单个元素，又能高效支持范围查询。 2. Redis为什么快这个问题大致来说可以从两个方向来回答：内存读写相比于磁盘读写速度要快上一个数量级，磁盘读写由于物理读写方式访问速度比较慢；另一个方面就可以对Redis的设计具体展开，包括但不限于：Redis单线程模型、Redis数据结构设计、Re...