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我们组想招个实习生，大模型相关的，最好是北京的 25届，可以转正。福利多多。有意私聊一下，符合要求直接面。

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇 魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型 魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在 ModelScope 的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的 LLM 以及对应的创空间应用，方便大家对于 LLM 及其周边生态有更好的整体了解，也欢迎大家贡献更多的模型和创空间，一起玩转 LLM 的世界。 https://modelscope.cn/topic/dfe...

一面面试官先介绍他们的工作内容，然后开始轮到我，自我介绍，讲了一篇论文，问场景题，挖论文细节。然后又讲了一篇论文，然后反问环节。共计1h左右。二面直接开始讲我的第三篇论文，然后问了细节，然后一起讨论了一下最近icml的一篇关于大模型预训练的一篇论文，然后又问了一下我关于fsl的一篇论文，然后讲了一下组内可能要做的事情，最后反问环节。总计50分钟。两位面试官都挺友好的，会跟你一起讨论一些最新的技术论文什么的。已oc

目前接了某中厂(zyb)核心部门貌似非核心业务的搜索算法offer，还没入职。现在可能会有其他选择，关于大模型的prompt和rag的岗，英te尔这种公司。想问一下大家，这种该怎么考虑啊？背景是：之前有过大模型prompt和rag的小厂实习经验，但技术层面不深入。几乎没接触过系统的搜广推。个人感觉：去做传统搜索，应该会学到东西？想法是：没接触过就想接触接触。。然后大模型如果没机会接触微调的话，只搞prompt和rag是不是有点虚，因为现成的框架和工具已经很多了，感觉技术含量不高，就纯应用。将来秋招继续找算法岗的话，哪个会帮助更大呢？希望大家给点建议，讨论讨论也好哇谢谢u...