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...

不过还是挺开心的hhh

鼠鼠是java+agent选手。大三上半学期基本把后端相关知识点都过了一遍，寒假开始又看agent相关的。agent这主要看了rag，spring ai，还有各种协议mcp,a2a大部分都涉猎了。大模型微调这一块还没开始，这的占比不知有多大。求指导第一次怎么找到实习，想找后端+agent的😽😽😽。

工作氛围人际关系融洽：员工以 90 后为主，同事之间友好相处，人际关系简单透明。大家工作时认真，下班时充满活力，团队氛围轻松愉快，在这样的环境中工作心情较为愉悦。团队协作良好：学段主管、学科教练、教研团队和营运团队等分工明确，相互协作。例如，资深的教研团队会带领教师打磨教学专业力，一流的营运团队为教师解答三大考政策，能让员工在工作中感受到团队的力量。薪资福利薪资待遇优厚：不同岗位薪资不同，以教师岗为例，首年起薪 10 - 40 万 / 年，入职前六个月有保底工资，每年有年度绩效调薪机会，最高可达 12%，每年两次晋升机会，调薪幅度最高可达 20%。福利种类丰富：入职即购买六险一金，还有补充医疗...