本科生可以选择大模型开发吗

总体面试体验：7.5/10，双方都没开摄像头1.自我介绍2.简单问了一下情况3.做两个题吧：括号是否合法+中序和后序构造二叉树4.知不知道spark算子的具体操作答：不知道5.什么时候到岗？实习多久？6.对这个岗位意向怎么样，喜欢吗？总体来说面试官还不错，一直有鼓励性语言自己数据的经验很少，大数据组件很多就是浅浅知道一点概念，感觉面试官对我期望还挺大的，万一面试通过了招进去过几天发现我是个水货咋办

因为又被运营约稿了，然后也老被催更新，所以趁着放假就更新一下，这篇就写怎么去面试，怎么去准备大模型吧，这里也很有意思，这个牛客网在boss上来要我简历了，后面加了微信不过他们只要2-4年的资深大模型工程师。那么直接开始吧，本来打算早点更新的，不过嘛，下班之后一直在打游戏，对此只能说三角洲太好玩了，琳琅天上还是当年模样，好玩，想起小学时代玩的qq飞车了（时代眼泪了算是，现在人估计都没听过这个游戏了何况会去玩呢，真怀念那会边听歌边跑图）一晃便过去一个时代，这时间若白驹过隙，所以啊，诸君当是要珍惜时间和家人，不要太看重工作。先随便讲点吸引大伙注意力，那么直接开始今天的教程。先叠甲：以下的问题，基本上...

攻略🌈【大模型评估全攻略】！LLM七大核心评估维度保姆级拆解💯👉🏻预训练→SFT→RLHF→数据集→RAG→Agent→Prompt🔥一、预训练评估评估大型语言模型（LLM）的预训练效果需要从多个维度综合考量，涉及基础语言能力、下游任务表现、知识掌握、推理能力等。🔥二、SFT评估评估大型语言模型（LLM）在监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）后的效果，需要结合任务目标、领域特性和模型能力设计多维度的评估体系。🔥️三、RLHF评估评估大型语言模型（LLM）在通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）后的效果需要从多个维度综合考量，包括生成质量、安全性、对齐性、任务完成度等。🔥四、数据集评估在评估数据集的质量时，可以从以下几个关键方面进行评估：1. 数据多样性2. 数据平衡性3. 数据完整性4. 数据一致性5. 数据与任务的适合性6. 标注准确性🔥五、RAG评估从召回、排序、生成、整体四个维度来评估RAG性能。使用了多种指标，如准确率（Correct）、错误率（Wrong）、失败率（Fail）、BERTScore、ROUGE Score等，以全面评估生成答案的质量。🔥六、Agent评估现如今Agent开发工具/框架不断出现，但如何全面地对Agent进行评估却很困难，本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。🔥七、Prompt评估评估Prompt的好坏需要一个全面和多维度的方法，结合自动评估指标、人工评估和用户反馈等多种手段。选择合适的评估方法和技术，能够有效提升Prompt的质量和生成效果，进而提高模型的整体性能和应用体验。通过不断优化和改进Prompt设计，可以实现更自然、更准确、更有效的自然语言。

对于计划参加2025年京东校招笔试的同学来说，提前规划备考策略、针对性突破核心考点是关键。京东笔试题型固定（选择题+编程题）、考察范围明确（覆盖计算机基础与大模型等热点），结合官方常考知识点和高效刷题工具，本文将为你梳理一套可落地的备考方案。 一、笔试考情概览：题型与核心考察方向 京东笔试固定为选择题+编程题的组合模式，其中：  选择题：重点考察编程语言、数据结构、基础算法、操作系统、计算机网络、大模型概念与开发等核心知识点的理解与应用； 编程题：侧重算法设计与代码实现能力，难度覆盖从基础到进阶的常见考点。  选择题不仅是笔试的“半壁江山”，其涉及的基础知识（如操作系统调度机制、网络协议分层）...