1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...

26届春招，学院本，双非硕秋招惨败，目前春招投了40家了，还没面试

末九本0实习，项目里有一个RAG+agent的项目，ssob投了后阿里hr看了说很合适然后后续会通知约面，然后hr今天给我打电话约面试，可是淘天实习不是得18号开吗，这种是kpi面吗，xdm有遇到过类似情况的吗

聊项目使用本地缓存场景缓存逻辑过期设计本地缓存和redis缓存一致性如何实现讲一讲CAP布隆过滤器RAG的文档切片CompletableFuture优势对ai coding的看法无手撕，30min面完。