1. 碎碎念：从“两眼一黑”到“意向到手”家人们，谁懂啊！刚收到小米意向书的那一刻，我手都在抖。先交代一下我的渣渣 BG：某双非普通一本，传媒专业，大二大三在两家名不见经传的小公司做过新媒体实习。简历拿出来，在清北复交满地走的校招群里，真的属于那种“背景板”选手。投小米的时候纯属抱着“雷总选我我必冲”的抽奖心态。结果笔试居然过了，收到面试通知那一刻，我整个人直接“两眼一黑”。兴奋也就持续了三秒，紧接着就是无止境的恐慌：我就那点只会写写推文、剪剪视频的皮毛功夫，拿什么去跟那群大厂实习收割机硬刚？尤其是看到面经里说，小米的面试官特别看重底层逻辑和增长思维，我当时心里咯噔一下，感觉自己那点实习经历薄...

什么年代了，还有地主

27届本科，写完简历感觉可以直接投字节

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...