2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

第一次面大厂 来寻求一下各位的建议！

1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，架构是怎样的？参考答案：我做过一个电商平台的订单系统，这是整个项目中最复杂的模块。系统采用微服务架构，订单服务是核心服务之一，与用户服务、商品服务、库存服务、支付服务、物流服务等多个服务交互。架构设计：接入层用Nginx做负载均衡和反向代理，配置了限流规则。应用层用Spring Cloud构建微服务，包括订单服务、库存服务、支付服务等，用Nacos做服务注册发现和配置中心。服务间通信用Feign做HTTP调用，用Sentinel做限流降级熔断。数据层：订单表按用户ID分库分表，用ShardingSphere做分库分表中间件，分了8个库，每个库16张表。用Re...

没错，这个04男大就是我，家里人一听我不念书了（没考研），就立马给我介绍，让我去相亲紧张死我了😰买了盒烟，买了两包糖去到女方家里，两个人坐着聊天人家还说我为啥这么紧张😭