上海人工智能实验室怎么样？

帮【搜广推工程】的朋友最后发帖问问[皱眉R]手👋-推荐引擎：(n➕13)*16+签字费若干节🎶-海外广告架构：(n+3)*15+15wxg🐧-agent相关开发：n*17+8+若干股后两者第一年总包打平 base地无差别手总包比后两者多10个左右忧虑的点：从业务角度来看，是不是节>手>wxg后续同学们久等了，本周内会最终决定offer #千呼万唤始出来腾讯 # 快手

1．项目介绍，问实习和论文2．实习微调过Qwen2，你说说Qwen2的模型结构吧，Qwen2相比Qwen1做了哪些改进3．为什么现在 Decoder - only 成为大模型的主流架构4．了解过哪些模型训练推理优化的方法5．为什么有了 SFT 之后还需要 RLHF6 .PPO 和 DPO 的主要思想是什么7．代码：23．合并 K 个升序链表

📍offer公司1: vivo 影像部端侧大模型💰薪资包: N 纯现金💡优点:  1.  网上风评不错，强度适中（面试官说他们平时 995，上海可能轻松一些）  2.  稳定性高  3.影像部属于核心部门🤦‍♂️缺点: 1. 公积金 5%   2.  年终占比太高，转浮动薪资后万一公司业绩不好年包可能缩水   3.  在 NPU 上部署端侧大模型，方向略窄  4. 离家 30 公里，往返通勤时间共 100 分钟左右📍offer公司 2:  上海人工智能实验室💰薪资包: N-M 的现金和 M 的签字费（共发两年）💡优点: 1. 工作强度真的低 2. 云端大模型推理，方向比较好 3. 实验室稳定🤦‍♂️ 缺点: 1. 两年后总包降M  2.实验室没有企业业务驱动，技术发展感觉可能受限  3. 地铁通勤往返 140 分钟📍offer公司 3:  字节 data 推荐架构💰薪资包: N-5 的现金和 10 的期权，可能还有一笔较少的签字费💡优点: 1. 离家 7 公里 ，通勤往返 50 分钟 2. 应该也属于核心部门？  3. 云端多模态大模型推理优化，后续发展比端侧有优势🤦‍♂️ 缺点: 1. 薪资在 2-2 级别算垫底的，和另外两家没有拉开差距  2. 卷，心累程度会比另外两家高很多字节薪资性价比没有另外两家高，据我的了解这个薪资在 2-2 属于 range 的下限，但又考虑字节未来发展的上限会比另外两家高，特别是字节新政策出来后会不会快速把总包涨到 2-2 平均水平？还请各位大佬理性分析一波，给个建议。

其实倒也不是因为面试面不过，就是各种奇奇怪怪的问题一直推不到最后发offer从去年的冬天开始的面试，按时间顺序来梳理一下：1. WXG（公众号&小程序，后台开发，二面完终止），日常实习，考虑到入职时间、地点，二面后觉得我没法实习太久遂终止流程，说以后有机会还可以再联系他2. WXG（基础微信团队，客户端开发，三面完终止），日常实习，最终因为有了其他的offer，还是想去后端开发，遂拒掉后续的流程3. WXG（微信读书&输入法，后台开发，录用评估挂），暑期实习，面了一个月，技术面、面委、HR面都过了，到了录用评估然后挂了4. WXG（企业微信，后台开发，一面挂），暑期实习，被录用评估挂了之后状态很不好，没好好面5. PCG（大数据平台，后台开发，直接拒），暑期实习，已经拿到了暑期实习offer，所以直接拒了6. TEG（云架构平台，后台开发，一面挂），秋招，聊了一半发现根本聊不到一块，互相体面面完后不久就挂了7. WXG（微信支付，后台开发，录用评估一直不发offer），秋招，9月初面完所有面试，且招聘经理说都过了等通知，结果12月了还没正式offer，也没有人再联系我，直接拒掉倒也没感觉面试体验有多不好，就是总是奇奇怪怪的进不去哈哈，可能缺点缘分