Claude Code 安装指南一、基础准备1. 先准备一个科学的网络环境。2. 到这里安装最新版本的 Node.js ，地址：https://nodejs.org/en/download/3. WIndows 用户还需要额外安装 Git for Windows，地址： https://git-scm.com/install/windows二、正式开始安装  1. 1. 在你的电脑上，搜索「终端」，打开它，是这样的，不用害怕，你就把它理解成一个界面很酷的 AI 对话框。2. 在终端里，粘贴下面的命令，然后回车。npm install -g @anthropic-ai/claude-code这里...

说真的，提前实习在我这完全没半点好处，反而把毕业前的快乐时光全搅和了！本来拿到 offer 后，明明可以好好享受最后一段无忧无虑的校园生活，跟朋友聚餐、旅行、好好放松，结果现在提前实习的风气越来越浓，逼着人早早去公司当社畜，提前体验那种朝九晚五、被工作追着跑的日子 —— 毕竟这种生活以后要过几十年，真没必要提前透支！反而我觉得，不打算转正的实习才是真・爽局！不用顾忌 “表现不好影响转正”，不用硬扛着做不喜欢的活，也不用小心翼翼看领导脸色，觉得工作没意思、学不到东西，或者单纯不想干了，随时能拍屁股走人，主打一个 “老子不转正，谁也管不着” 的自由。这种没有心理负担的实习，才不用把自己逼得紧绷，反而能更真实地感受工作氛围，合得来就多干阵子，合不来就及时抽身，比提前实习硬熬舒服多了！

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...