比亚迪要不要签，求指点

昨天晚上和一个百度的HR朋友吃了个饭，她给我透了个劲爆消息：百度实习生薪资全面上调，平均涨30%以上，AI类岗位最高涨了110%。说实话，我第一反应是：百度又开始用最质朴的方式抢人了——给钱。但回家路上越想越不对劲，这事没那么简单。涨薪的本质，从来不是福利升级。如果你也在看暑期实习，建议多想一层：薪酬变化，本质是供需关系的晴雨表。AI人才，正在被重新定价。涨薪这件事，是公司对未来投入产出的判断——只有当AI开始产生真实业务价值，企业才有底气提高人力投入。这两年大模型火得一塌糊涂，但真正能把AI从论文里跑成产品、从产品里跑出收入的公司，全国一只手数得过来。当需求远大于供给的时候，价格必然上涨。所...

说个可能不太"ZZ正确"的大实话：大厂实习经历在找工作中的加成，比你想象的大太多了。我去年暑期在某大厂做推荐系统实习，说实话活不算特别有深度，主要是做特征工程和一些AB实验。但秋招的时候，简历上这一行带来的好处是全方位的。首先是过筛。投了20家，70%的简历通过率。我室友背景跟我差不多，但实习是一家没听过名字的小公司，15家过了3家。你说是能力差距吗？不是，纯粹HR看到大厂名字就默认你至少不差。其次是面试氛围。面试官看到你在xx厂实习过，态度明显不一样，会默认你的基础能力没问题，更多地聊项目思路和方向判断，而不是从头盘问你基础知识。我室友面试经常被追问八股文，我反而很少被问到。

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...