找工作啦~~

刷牛客看到好多人问实习转正的事，我去年刚走完这套流程，分享下我的真实情况吧：26届，大模型算法，实习3个月，没面试直接转正了。一、实习这3个月：把我干懵过也干爽过我是去年大概4月入职的，到7月启动转正流程，正好3个月左右。刚来的时候真的懵。之前也在别的公司实习过，前两三个月主要做数据处理，后面才开始逐渐接触模型。但百度这边节奏很快，第一周mentor就跟我讲接下来要做什么项目了，而且刚入职对各种事情都不熟悉，我记得入职第一天配环境就搞了大半天，各种内部工具名字都没听过，整个就是一个手忙脚乱。好在身边同事都很耐心，问他们都会回，mentor人也挺好，不是甩手掌柜。这里也是点名一下，其实现在形形色...

论文马上送审了，无意间在小程序上再次看见了自己的高考成绩，发现高考已经过去快10年了。一起参加高考的同学现在只有几个还在继续深造，有时候真的会畅想选择了另一条路的自己会是怎样。

笔试也不会做，面试答不上来，呜呜呜

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...