笛子下午开奖

设计专业想转ai产品经理，0实习，211本硕，这个时候还能找到实习吗？目光放在中小厂，求路过的大佬指导。

bg双9，秋招主投国企，本科一段事业单位实习，研究生一段大厂实习，暑期入职了一家国企软件开发岗，寻思还没有国企实习弥补一下。遇到的领导很会pua，项目没有文档，让我读代码重新实现一遍部分业务逻辑，也没有开会跟我讲过任何业务，不懂的问正式员工也对我爱搭不理的，上周没人管我就刷了两天行测，后来问我进度我说不清楚需求，他就怒了，怪我混，不主动问，不看代码（石山代码没有文档谁看），周五说让我下周一在周会上讲看的代码😅还说了一堆难听的，真想跑路回学校准备秋招笔试了，但是已经入职两周了😣沉没成本有点大

1.ai不是结果，而是工具在实际操作过程中，应根据业务实际，选择合理的工具，并不一定要使用ai，如果业务逻辑足够简单，传统数字化手段也能解决，那就使用传统数字化工具。2.当前ai市场竞争格局上游：算力、数据、算法算力：底层是以英伟达为代表的gpu生产商，当前的代表性显卡：A100、H100、GB300，每每提到gpu就不得不感叹部分大学教授的眼光之毒辣，远在我本科的时候，当时和一个应用统计的教授做项目，当时他就有意让他的学生学习gpu编程，当时没当回事，现在回国头来看，也是感慨万千。除了gpu的生产商，还有国家、大厂简历的各类算力集群、智算中心，在这个时代，计算力又何尝不是一种武器呢。数据：主要就是提供各类数据存储的公司，其实按理说我觉得应该还有提供数据集的部分内容，今天刚听了白鲸实验室采访一个大模型方向的博士后的文章，他提到以后可能当前的数据，高质量数据已经不够大模型训练了，如果使用大模型自己生产的数据来训练，会出现模型坍缩（好像是这个名字）。也难怪当前对高质量标注也是比较火热，最近有关注到字节的Xpert计划，这似乎也能说明一些什么。算法：这方面对我来说一直都是浅尝辄止，也许因为本科的一些事情，对这方面的知识存在浅尝辄止，希望通过这次的学习能稍微了解一些。老师说了几个名字CNN、RNN、Transform、MOE、DIT。后续还讲了中游的内容，包括一些技术、平台，以及下游的一些应用，今天有些晚了，留着明天来写吧。

本人情况：明年毕业，没有暑期实习，希望参加秋招中后阶段（但目前必须找实习补贴生活费）offer情况：两个互联网实习①第一梯队产运实习，日常实习优点：岗位能学到新东西；Title大；个人希望有产运经历缺点：没有HC；面试官疲态严重，预测工作强度大②第二梯队内容实习，转正实习优点：有留用机会，面试官活人感足，预测组内氛围轻松；擅长的工作；与简历经历垂直缺点：岗位工作与简历重复，转正概率未知，实习转正可能压价；