最近有同学反馈想了解下裁员整体流程以及裁员中需要注意的内容，那我们今天就聊聊裁员这个问题。裁员评估一般裁员前会出现三种来源：（1）公司决定（裁员比例）：也就是说公司裁员提供比例，例如1000人裁员5%，这种情况会把5%分配给每个部门去提供名单，同时对于不盈利、不产出直接业务价值的部门（行政、企业内部平台支持等）会扩大裁员比例，核心部门会减少比例。（2）公司决定（卡试用、卡3年合同签署、卡股票归属）：这种大多数都是招聘事故导致，由于招聘时没有对面试者考察清楚，或者技术栈不相同，导致没办法按时交付需求，出现招聘事故导致，试用期一般会在第5个月约谈不给转正（6个月的试用期），3年不续约也是在最后几天...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...