今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...

双非这份简历在春招有竞争力吗？

1. 上次一面聊了你的项目，能再深入说说项目中遇到的最大挑战吗？最大的挑战是处理秒杀场景的高并发问题。当时模拟了一个促销活动，瞬间有几千个请求抢购商品。最初的实现是直接查数据库库存，然后扣减，结果出现了超卖问题，而且数据库压力特别大，响应很慢。我分析后发现主要有三个问题：数据库成为瓶颈，库存扣减不是原子操作，没有做流量控制。解决方案是多层优化。首先把库存预热到Redis，用Lua脚本保证扣减的原子性。Lua脚本先判断库存是否充足，充足才扣减，整个过程是原子的。然后在网关层用Sentinel做限流，超过阈值直接拒绝。订单创建改成异步的，扣完库存就返回，通过RabbitMQ慢慢处理订单。还做了一些...