今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

字节crm后端二面 2026-2-10  自我介绍 你介绍一个你最近做的项目，然后讲一下当时的背景，以及通过哪些技术方式去解决的哪些问题 你说可以通过 AI 的方式去识别卡牌，那这个 AI 识别卡牌的话怎么去确定卡牌信息呢？ 你这里面用到那个 WebSocket，当时为什么去选择用 WebSocket 呢？ 你这里面用到这个 Redis，看你这简历里面用到 Redis 的话，这个 Redis 主要是为了怎么解决什么样的场景呢？ 基于 Canal 监听 binlog 的方式相比于缓存双删来说，它有什么缺点啊？ 基于 Canal 监听 binlog 同步的时候，是不是读到的还是老的数据啊？ 我看你...