神策数据四面（终面）

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？4.3更：g的不能再g

写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂，"又一个收割焦虑的转行帖"；另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章，AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑，时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI，或者已经在转的路上，希望能给点参考。 一个反共识的开场：你以为进 OpenAI 的人都是博士？ 先讲个故事，跟我没关系，但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队（就是搞文生视频那个）一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思： Will DePue，密歇根大学计算机系，直接辍学了。17...