东软那么吓人吗

兄弟萌，能帮我做个选择吗，就是一个是叫贝塔猫，做宠物医疗的saas系统给别人用，在上海嘉定，200一天，公司相对正规一点，20-99人，另一个在深圳龙岗那边，一个初创，说是自己做了一个小模型，主要用于雅思口语和写作方面，350一天，0-20人，在别墅里办公，感觉纯初创公司，前者问的主要是后端相关的问题，后者问的是agent，我当时反问他们的业务，说是自己有个小模型，感觉去了就是可能要agent开发这种的

先给所有纠结的同学一个核心结论：没有绝对的去或不去，只看你的个人背景、求职阶段、可选的小厂质量，能不能匹配你的秋招目标。大厂实习是加分项，但有质量的小厂实习，永远比简历空白强；而无意义的小厂拧螺丝，不如在家沉下心补项目、冲秋招。结合我带了3届应届生校招的经验，以及今年暑期实习的招聘现状，今天给大家做一份完整的决策指南，从「什么情况该去小厂」「什么情况该死磕大厂」「接了保底offer后大厂发offer怎么选」「小厂怎么挑不踩坑」四个维度，全给大家讲透，应届生直接照着决策就行。一、先搞懂：小厂实习，到底能给你带来什么？又有哪些坑？在做决策之前，你必须先清醒地认识到小厂实习的优劣势，别盲目冲，也别全...

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下项目拷打拷打第一段实习2.1 模型优化细节，非常细，基线模型结构、具体优化点、expert数量，输入维度，参数量计算，特征分配策略等等22.2 参数量增加后，计算量增加了多少？FLOPs和训练速度分别怎么变化？2.3 模型性能跟模型大小是相关的吗？2.4 新增的存储属于什么类型？在PS中仅增加存储是否影响训练推理速度2.5 存储成本和查询成本哪个更高？新增参数量是否达到瓶颈？2.6 相同的机器下，训练速度慢了多少？或者增加了多少机器才能让训练速度持平？拷打第二段实习3.1 主模型细节，序列建模细节，模型参数、序列长度3.2 OneTrans的优缺点手撕代码：求数组中第K大的数，时间复杂度要求O(N)

先说结论：2026年简历不带AI，等于自动少一轮面试 不是标题党。 翻了最近社区几百条求助帖，发现一个很明显的分水岭——简历上有AI相关项目的同学，面试邀约率明显高于纯传统项目的同学。 不是说传统项目没用了，而是2026年的面试官在筛简历的时候，脑子里多了一个判断维度："这个人对AI有没有感知力？" 你不需要发顶会论文，不需要手搓Transformer，但你得让面试官觉得：你不是一个对AI时代无感的人。 这篇文章解决一个问题：你手里已有的项目（课程项目、比赛项目、自研demo），怎么往AI方向包装，让简历从"已读不回"变成"约面试"。...