有个真相可能不符合大家的认知：AI不是牛马打工人的好朋友，而是打工人的天敌。原因很简单：AI让管理者重新思考员工的工作价值，可裁可不裁者必裁。打工人真正应该关心的从来就只有自己在老板心中的工作价值。这其中还有个认知的代沟：假如一个人在之前完成一件工作要5天，ai提效后现在只要3天，但是老板觉得现在ai这么强大，半小时就应该搞完的事你为什么还是要用这么久？是不是你不会用ai?不肯懂脑子去学习ai?企业这样子下去会不会被淘汰？再代入老板的视角：ai这么强，原来3个人才能完成的事现在1个人就能搞定，那公司为什么还要留着2个闲人？一个冷知识：一个员工的企业用工成本大概是他薪资的1.4倍，裁员后会把用工...

29届java实习，简历包装了一下苍穹外卖和黑马点评，请问有什么项目推荐吗？有必要在简历上补个蓝桥杯，马蹄杯之类的算法竞赛吗？接下来还会继续学习🥹想在暑假去进行第一份实习 有机会吗？求大佬拷打😭😭

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

Q1：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 EncoderDecoder 区别是什么？答案：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别在于 attention mask不同：Encoder-Decoder：在输入上采用双向注意力，对问题的编码理解更充分。适用任务：在偏理解的 NLP 任务上效果好。缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低。causal Decoder：自回归语言模型，预训练和下游应用是完全一致的，严格遵守只有后面的token才能看到前面的token的规则。适用任务：文本生成任务效果好。...