2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

春节假期结束，春招的号角已经吹响。对于准备参加嵌入式春招的同学来说，这段时间非常关键。嵌入式岗位竞争激烈，但准备方向相对明确，只要方法得当，完全可以在短时间内实现有效提升。下面从准备节奏、技术复习（八股文）、项目整理以及简历优化几个方面，系统讲讲如何高效备战嵌入式春招。一、先认清嵌入式岗位的核心考察点嵌入式春招岗位大致分为几类：MCU/单片机开发（如基于 ARM Cortex-M）嵌入式 Linux 开发驱动开发物联网/智能硬件方向典型涉及的芯片和平台包括：基于 ARM 架构（如 ARM）MCU 系列（如 STM32，ESP32）嵌入式 Linux 平台（如 Linux）不管方向如何，底层能力...