各位大佬们，工行深分体检通知已经发了是吗？

3月份腾讯文档：3.6面，3.7一面挂。字节飞连业务部门：3.6一面过，3.13二面挂。京东零售-平台产品与研发中心：3.13一面过，放弃二面(当时抽风了放弃二面)。京东科技-市场与平台运营中心-测开：3.25约面，3.30一面挂。4月份网易互娱-平台业务开发：4.1约面，4.1一面挂。挂完秒发AI应用开发笔试，但是不想面了。小红书、华为、PDD：还没笔试，PDD打算4.12笔试，华为4.15笔试。腾讯-数据计算平台：3.23约面，3.31一面过，4.3二面挂。美团核心本地商业-业务研发平台：3.31约面，4.1一面过，4.2二面。虾皮-DataInfra：3.31约面，4.1一面过，4.2二...

大公司进不去，小公司天花板，本人很想找一个能进的中厂而且有发展前景的，求大佬指点！！！把我收了吧！😭😭😭

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...