评论区不要一上来就说这个项目没有亮点啥的，这个项目雀氏是模仿别人写的，但是有我自己的扩展与思考，希望评论区给我的建议是你们关于这个项目的思考和扩展
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04-08 21:12
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“大模型量化的原理”怎么回答？
一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...
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04-07 10:05
京东_嵌入式工程师
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03-03 19:02
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-09 19:13
这种实习能去吗？    
求你们别卷了的大学生...：你不骂他，我就要骂你了
今天你投了哪些公司？
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04-07 00:10
广西大学 算法工程师
百度 大模型开发 一面
1. 你对 Claude Code、Codex、OpenHands 这类 Coding Agent 的理解是什么，它们的核心差别在哪这类产品表面上都在做“让模型帮你写代码”，但真正拉开差距的不是补全能力，而是任务编排、工具使用、上下文管理和反馈闭环。像 Claude Code 更强调命令行工作流、仓库级理解和连续执行，适合把模型放进真实开发环境里；Codex 早期更偏代码生成和 API 能力，强在补全和局部代码理解；OpenHands 这类开源 Agent 往往更强调可扩展性和多工具编排，方便接入自己的环境和流程。如果从工程视角看，这类 Agent 最终拼的是三件事：一是对代码仓库的建模能力，...
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