AI岗位暴涨12倍，我会转AI吗？ 那毫无疑问，必须向AI靠拢，毕竟谁不想多赚钱呢？毕竟谁想在未来被淘汰呢？但是怎么转，什么时候转，转什么？这是一个值得深思熟虑的问题。 一、不要盲目的转 我知道在这种大趋势、大潮流下，很多人都非常的焦虑，这个焦虑不仅仅是打工人，很多老板也很焦虑，生怕被AI潮流打翻小船。本来很多中小厂就是在艰难前行，AI浪潮一来更是雪上加霜，以至于很多人开始病急乱投医。 算法岗不是谁都能干的：都说传统开发消亡，都想去学python，做算法培训机构一忽悠，就交了小两万的培训费，学个python，就觉得自己跟上AI潮流了，那是纯扯淡。算法岗没有双九硕科班出身打底，没有人会要你。尽管...

28届双非本科大二学生，计算机科学与技术专业的。目前准备找第一段实习，目标是后端开发，翻遍自己的经历后艰难凑了份简历出来，但是不知道能不能得到面试，恳请各位大佬批评。

实习offer又来了，在家无聊的很😭，大家一起加油！！

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...