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不开玩笑，如果我的毕业论文致谢里能写实话，排在第一位的绝对不是我导，而是我的 GPT-4 / Claude / Gemini。比起那个神龙见首不见尾、每次见面只问“进度怎么样”的碳基导师，这位硅基导师才是我得以苟活到今天的支柱。1. 学术黑话翻译机 “这个模型加了这一层之后，效果变好了，跑得也快。”AI 改的： “通过引入该特征增强模块，模型在保持较低计算复杂度的同时，显著提升了在低信噪比环境下的鲁棒性，验证了该架构的有效性。”它不生产观点，它只是学术垃圾的搬运工和包装师。2. 理论强行解释器 随便设了个参数 ，实验效果竟然最好，但完全不知道为什么。AI： “正则化约束”、“权衡偏差与方差”x...

到现在了零offer，还有救吗？家人们，要不还是转其他方向吧，前端已死，感觉没有未来了

华为这两天开奖闹得沸沸扬扬，口碑真的直线下滑，基本上看到的都是打算不去的，今年开的基本上都是侮辱价，谁去谁亏听说华子进去一切听分配，整不好还真给你分配到测试点。华子开15也比不了互联网大厂的普通sp甚至某些厂的大白菜，甚至他公积金是5%，闹麻了

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...