大家选择工作都不在意地点的嘛？全国都可？

五分钟后，导师回复了一个链接。 我点开一看，是一份长达三页的代码review文档，从架构设计到边界条件，从性能优化到可读性改进，每一条都标注了具体的修改建议和参考资料。 最后一行写着："这种分布式锁的实现方式在高并发场景下会有问题，建议周会时我们一起讨论下更优的方案。" 我愣了几秒，然后在群里打字：  "导师，这也太详细了吧……您花了多久？"  导师秒回：  "十分钟。在PDD，我们对代码质量的要求就是这样。你现在写的每一行代码，将来都可能要承载千万级QPS的流量。"  那天晚上，我把那份review文档打印出来，贴在了显示器旁边。 ...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

中小厂看了简历大多数已读不回是什么原因？是不是我的简历问题太大了，求大佬们指点！

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...