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...

十月初谈薪，又给我加了1k  ，月base＝美团ssp➕3。不过不去，释放。审批了三个月也太难绷了

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

1. 深入聊聊你的项目，从需求分析到系统设计的完整过程项目背景我做的是一个智能环境监测系统，用于工业现场的温湿度、气体浓度等参数的实时监测和数据上报。系统部署了50个监测节点，每个节点每分钟采集一次数据并上报到云平台。需求分析项目的核心需求：实时采集多种传感器数据通过4G网络上报到云平台支持远程配置和固件升级对功耗有要求，要支持电池供电，续航至少3个月对可靠性有要求，要保证数据不丢失，设备故障要能自动恢复硬件选型主控芯片： STM32F407有丰富的外设接口性能足够，功耗可接受通信模块： 4G模块支持TCP/IP和MQTT协议传感器： 数字接口传感器使用I2C或SPI通信精度和稳定性都比较好电...