2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

你知道宿舍面试多崩溃吗？ 你在正正经经的面试结果你室友在旁边大吵 a大a小 woc喷子 给你吓一跳 面试官看你那个神情 不崩溃吗？真的非常崩溃 千万不要在宿舍面试

2h进人才库，双非本无大厂经历26届。碎一地。。要是一年前出来实习就好了。

1、自我介绍介绍了一下我自己啥情况，之前在哪个公司实习过，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间我做过消息处理/服务端模块开发，参与了功能迭代、问题排查和一部分性能优化工作。 技术栈方面，我主要掌握 C/C++，熟悉 STL、Linux 开发环境、网络编程（TCP/IP）、多线程与并发编程，了解常用的数据结构与算法，也用过 MySQL、Redis 这类常见组件。 整体上我偏工程实践，比较关注代码质量、稳定性和性能，想在 C++ 后端方向继续深入。2、单例模式和工厂模式的作用单例模式：保证一个类全局只有一个实例，适合日志、配置中心、线程池这种“全局只要一个”的对象。 工厂模式：把对象创建...