心态炸了

先放一张从办公楼视角的园区图⬇️ 入职巨人快一年了。这一个年最大的感受是——我好像没在“上班”，就是换了个地方生活。 🏡 关于住：提供两年宿舍，第一年免费入职当天领到宿舍钥匙的那一刻，我人是懵的。双人间，水电全免，冰箱、洗衣机、微波炉全配好了，每个房间独立Wi-Fi，柜子大得能塞下我大学四年的家当，公共区域每天有人打扫。最离谱的是什么？宿舍到工位步行5分钟，早上9:50起床都不会迟到。🍜 关于吃：食堂卷到离谱，3.5元吃一顿早餐巨人的食堂，是那种会让离职员工专门发帖怀念的存在。早餐：土豆饼、萝卜丝饼、煎饼果子、小馄饨、包子、豆浆、八宝粥……我每天的早餐标配是煎饼果子（3元）+豆浆（0.5元...

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

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...