春招9k 双休 值得去嘛？

当存在很多自定义异常类时，编写全局异常处理器需要系统性地对不同类型的异常进行分类处理，以保证代码的清晰性和可维护性。下面为你详细介绍实现方法和示例代码。 实现思路  定义自定义异常类：为不同的业务场景创建对应的自定义异常类，这些类通常继承自 RuntimeException 或其他合适的异常类。 创建全局异常处理器类：使用 @ControllerAdvice 注解标记一个类作为全局异常处理器，在该类中使用 @ExceptionHandler 注解来定义处理不同异常类型的方法。 分类处理异常：根据异常的类型和业务需求，为不同的自定义异常类编写专门的处理方法，同时提供一个通用的异常处理方法来处理未...

AI大模型产品经理的职责和能力要求需要结合技术深度与产品管理的广度。一、职责上1. 产品战略与规划- 制定大模型产品的长期愿景与落地路径，平衡技术可行性、市场需求和商业价值。- 探索垂直场景（如医疗、金融、教育）的应用，定义产品形态（API、SaaS、嵌入式解决方案等）。2. 需求洞察与优先级管理- 深度理解用户痛点（如企业降本增效需求），转化为技术需求（如模型微调、Prompt工程）。- 权衡需求优先级，例如在模型效果（准确率）、成本（算力消耗）和用户体验（响应速度）间找到平衡。3. 技术协同与模型迭代- 与算法团队合作优化模型性能，参与关键决策（如选择基座模型、调整训练数据分布）。- 推动模型迭代闭环，设计评估指标（如任务完成率、幻觉率）并分析用户反馈数据。4. 数据与合规治理- 构建数据飞轮：设计用户反馈→数据标注→模型优化的链路，确保数据合规（如隐私脱敏、版权审查）。- 制定内容安全策略（如敏感词过滤、输出结果审核机制），应对伦理风险（偏见、误导性生成）。5. 商业化与生态建设- 设计盈利模式（按调用量收费、定制化训练服务），探索生态合作（开发者社区、行业伙伴共建场景）。- 推动市场教育，降低用户使用门槛（如提供低代码工具、行业最佳实践案例库）。二、核心能力1. 技术理解力- 掌握大模型核心概念（Transformer架构、RLHF、LoRA微调），能评估技术方案优劣（如选择开源模型 vs 自研）。- 了解工程约束（推理延迟、显存占用）及优化方向（模型压缩、分布式推理）。2. 场景抽象能力- 将碎片化需求抽象为通用能力（如客服场景中的“多轮对话管理”模块），提升模型复用性。- 设计领域适配方案（如法律场景的术语增强训练、医疗场景的检索增强生成）。          

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滴滴最近陆续发 offer 了，想统计一下 sstg 的 oc 情况，各位大佬看过来！