楼主真实说法,不捧不踩，实事求是2025届本科毕业，到现在工作快一年了，在上海张江某原厂写裸机/RTOS/Linux核的bsp，年包纯base税前45w，也算有点小小心得，权当抛砖引玉吧。先简单介绍下背景，院校某985异地校区，大一大二有一些嵌入式相关的竞赛(但成果很一般) ，自己捣鼓了一些cpp的玩意(那个时候想转互联网），大三突然发现还是得找点实习，于是找了个简历模板填完简历顺便狠狠投了几天后，拿了几个offer，选了北京某riscv厂实习(虽然最后做的还是ARM SoC），最后因为学历不是硕士拿转正offer失败，刚好9月份，顺便就回校继续准备秋招了。好在那个时候已经拿到了不少offer...

备战考研结果直接下岸，现在赶着来春招，结果简历投出去就石沉大海，大家能帮我看看，给我点修改经验吗😭😭😭

27届想卷java 这个简历大三下能找到实习吗

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...