实习入职一周后感慨

随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

魔改的两个项目，怎么样？ 八股看了一点，hot100过了一遍，但感觉也忘得差不多了，能找到实习吗？

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...