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...

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

字节crm后端二面 2026-2-10  自我介绍 你介绍一个你最近做的项目，然后讲一下当时的背景，以及通过哪些技术方式去解决的哪些问题 你说可以通过 AI 的方式去识别卡牌，那这个 AI 识别卡牌的话怎么去确定卡牌信息呢？ 你这里面用到那个 WebSocket，当时为什么去选择用 WebSocket 呢？ 你这里面用到这个 Redis，看你这简历里面用到 Redis 的话，这个 Redis 主要是为了怎么解决什么样的场景呢？ 基于 Canal 监听 binlog 的方式相比于缓存双删来说，它有什么缺点啊？ 基于 Canal 监听 binlog 同步的时候，是不是读到的还是老的数据啊？ 我看你...