许愿58同城

这个问题的话是之前包括最近有同学常问我的一个问题,然后我每次都不是有特别准确的答案去回答,因为我也无法判断是否给出的是准确的答案. 那么这篇帖子就写一下我对外包测试的一个看法. 我觉得在现如今的行情下,走计算机方向可以找到工作就是万幸的一件事情了,无论平时在抖海,xhs,亦或者在牛客,有巨多学开发,学产品,学测试的同学约不到面试的,就算是有实习也大部分是中小厂实习,亦或者是在学校周边不知名企业做的打杂实习,写在简历上的公司都没几个HR知道,所以在HR筛简历的时候很难给到面试机会,这也就导致了很多人在秋招/春招投了很多,最终找不到工作或者就是取一个自研的小厂,或者是大厂的外包.  从我入职以来,...

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...