0 offer是寒冬太冷还是我太菜

各位技术大牛好，这是一篇求助贴，想问问各位大佬，双飞本科 ，计算机专业毕业 ，目前毕业快两年，想着明年现在就要满三年了，还是想努力努力拿更高的薪水，目前在上海13k的水平很一般因为也是刚跳到上海来，之前都在郑州，自己之前也不怎么努力，上下班周末回家就躺的那种，天赋也很一般，所以还是想加油奋斗一下，但还是有点迷茫不知道要怎么突破现在的技术水平，想明年这会可以进去互联网公司做外包也可以，要进字节 ，美团 等等外包 或者中厂类的技术要达到什么样的水平，或者是否可以转转ai agent 相关的是否有机会突破月薪突破20k ，请求各位大佬指点迷津，虔诚拜三拜（有偿也可以）

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...