🌟 面试季观察：大模型技术人才趋势

双9 末流985目前研二 无论文一段美团日常实习（多模态大模型相关）想问问暑期实习能冲大厂的大模型算法岗吗？没论文是不是硬伤啊😫#大模型# #暑期实习   # #算法岗#

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

操作系统 目录 [toc] 操作系统基础 计算机打开电源操作系统做了什么? BIOS 通电进行自检，检查计算机的硬件设备是否都正常，比如 CPU、内存、硬盘等设备如果有错则会将错误显示在屏幕上； 加载引导程序；BIOS 会查找有操作系统的硬盘进入系统盘的引导分区加载系统引导程序 加载系统内核到内存中；加载完成内核后还会执行初始化操作比如初始化设备、内存、进程调度等核心组件 然后就是记载硬件所需要的驱动程序；然后启动系统服务，比如 Docker、远程登录、防火墙等； 进入系统界面等待任务输入； 什么是用户态、内核态？如何切换的？ 内核态是操作系统的核心，他能直接地操作所有系统资源，...