一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...

搞笑呢？？？？？

春招产品岗，内卷到什么程度了？一个岗位几百人投，简历筛选通过率不到5%，面试还要面3-4轮。好不容易进去了，发现是批量校招，几十上百人一起入职，资源分散、培养流于形式，最后能跑出来的没几个。 那有没有那种“资源集中、精英培养、不做螺丝钉”的岗位？有。但很少。我觉得米连这个产品管培生，算一个。 一、为什么说这个岗位“稀缺”？直接上对比：维度普通校招产品岗伊对产品管培生招聘数量几十上百人仅1人资源倾斜分散，靠自己抢全公司资源集中培养模式放养式，看命双导师1v1定制业务接触边缘模块起步入职即核心业务成长速度2-3年独立负责1年独立负责模块稀缺不是噱头，是资源集中度的体现。只招产品，意味着公司愿意把最...