想走golang开发，想问问对于实习和秋招大概要学到什么程度呢，真心求教

RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代，快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成（RAG）技术，结合了传统的信息检索和最新的大语言模型（LLM），不仅能够回答复杂的查询，还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着，当模型面对用户提出的问题时，它不仅依赖于自身训练时的知识，还可以实时地从外部数据源中检索相关信息，以此增强回答的准确性和丰富性。这种方法对于处理最新信息特别有效，能够有效弥补传统模型在时效性方面的不足。 这里我们将基于...

职位描述2021年4月，阿里集团成立智能信息事业群，聚焦AI技术在信息服务赛道的创新应用，从工具到服务，持续为用户提供高效、智能的互联网产品。智能信息事业群核心产品为夸克APP、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等，以多APP矩阵，覆盖横跨各年龄段的数亿用户人群，服务超10万客户。目前我们正在用大模型服务于公司的多条业务线，作为智能信息的AI Infra团队，在这里你将深入参与到大模型的训练和推理中： 1、参与大模型离线训练的效率和稳定性提升的工作； 2、参与大模型在线inference吞吐/延迟优化，提升inference性价比的工作； 3、参与上述算力加速软硬件及平台体系化的设计和建设工作，支撑大模型能力建设和落地应用。职位要求，具备以下一项或多项能力：1. 熟悉C/C++、Python等至少一门编程语言，以及Linux下的开经验 2. 了解常用机器学习算法，对文本/多模态大模型相关领域模型，有极佳的工程实现能力，了解TF/Pytorch/Jax等深度学习框架，有相关模型训练和模型效果优化者优先 3. 了解大模型MegatronLM/Deepspeed/Colossal分布式训练框，了解模型量化、蒸馏、剪枝等模型优化原理和策略，有相关训练、调优经验优先4. 了解或使用过使用包括vllm/tgi/tensorrtLLM等模型推理服务框架，有代码分析及实践经验优先 5. 了解GPU/ASIC芯片，了解硬件系统架构，能够针对性的编写高性能的算子实现，有分析及调优能力 5. 在训练/推理加速相关领域的研究和成果发表者优先 ，也欢迎有HPC或体系结构背景的铜须同时我们还希望你 1、学习能力强，有良好的英文论文阅读能力，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境； 2、良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标； 3、对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结。base地点：广州，欢迎感兴趣的同学留言、私聊或发送简历到邮箱zhangmaoquan.zmq@alibaba-inc.com

模型工程投递邮箱：gedionwang@tencent.com工作地：北京 腾讯北京总部大楼组内氛围很nice, 工作有挑战性，欢迎学弟学妹投递或咨询岗位要求：1、熟练掌握的C++编程语言，具备良好的数据结构和基础算法功底；2、具有良好的沟通能力，乐于挑战，对新技术有强烈的学习热情；工作内容：1、参与优化GPU多机多卡训练框架，提供高性能稳定的模型训练平台。2、参与推理性能优化， 推理引擎优化加速、分布式推理以及高稳定性推理服务开发后台开发投递邮箱：gedionwang@tencent.com工作地：北京，腾讯北京总部大楼岗位要求：1、熟练掌握的C++编程语言，具备良好的数据结构和基础算法功底...