吉利雷达车身设计岗薪资爆料

面试到最后，面试官一句 “你还有什么想问我的吗？”，90% 的人都在这里栽了跟头。要么张口就问薪资、加班、年假，直接给面试官留下 “只看福利不看工作” 的负面印象；要么摆摆手说 “我没问题了”，白白浪费了这个既能翻盘加分、又能避坑排雷的黄金机会；更有甚者瞎问一通，直接把到手的 offer 作没了。千万别觉得这只是面试的收尾流程！恰恰相反，这个环节是你唯一能从 “被考察者” 变成 “主动考察者” 的窗口，既能反向摸清公司真实氛围、岗位真实情况，避开职场天坑，又能二次展示你的思考能力和求职诚意，直接拉高面试官对你的评价，甚至能逆转前面的发挥失误。今天就给大家分享 4 个面试官超爱听的高情商反问，尤...

😭我这个简历能在春招找到个中厂吗，想找个200人以上的，目前鼠鼠在30人的一个创业公司干后端，整个公司就我一个后端，没人带，想找个大一点的公司我这里还有个中国铁塔的实习，不知道写不写比较好，如果要包装的话，各位大佬有建议吗？求求求，鼠鼠年后一周就打算开始投了，各位大佬帮帮看看还有哪里能改的😭😭😭

大年初八第一天投了简历没有一个面试

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...