（已offer）‖安克创新春招四轮面经分享timeline：5.8一面—5.10二面—5.11三面—5.17终面—5.19offer call—5.21谈薪 ps：终面本来是5月14号，后面因为大老板的时间冲突改到了5月17号，整体面试节奏较快 —————————————— 每个面试官都有自己不同的面试方法和提问偏好，但往往都是结合简历和经历进行提问，所以我只分享一些在安克面试准备时用到的通用方法论，以及穿插一些在面试中被问到的问题 面试准备核心围绕两个逻辑展开，即回答“why you&why anker”两个问题 拆解来看可以分为企业了解、经历复盘、行为面准备三个板块 -简历深挖：把...

楼主的秋招真是异常惨淡，好几个终面/排序挂，北上的很多大厂根本连简历都过不去，最后拿了一个 4399 游戏开发和北京中厂的搜推业务，但都没选，背水一战备战春招。幸好机缘巧合进了在垂类领域比较有名气的 ai startup 公司实习，后续字节，阿里，b 站都主动约了面试，最后也算是终于结束校招了，base 在广州，给的薪资也挺满意的，面试过程比较顺利基本上都是秒过，面经就不发了聊的都是 agent 的实习，去做的也是 agent 后端

27双非备战暑期实习,目前一个黑马点评项目,一个鱼皮的智能云图库,感觉有点水,想把其中一个换成agent项目还想补一些微服务的技术栈,大家有什么推荐的项目吗

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...