蔚来泡池子半个月后排序挂

上周面了一个自称5年全栈的兄弟🤔。简历漂亮得像报菜名：精通 Vue/React，熟悉 Node.js/Go，玩过 K8s，能画原型图，甚至还写过两个 Flutter App。 我只问了一个问题：如果不使用任何框架，Node.js 的 HTTP 模块是如何处理高并发下的内存积压的？他愣了三秒，支支吾吾说：厄...一般我们都用 NestJS，框架处理好了吧？😖那一刻，我看到了无数前端人的缩影：我们拼命想成为无所不能的全栈大神，最后却活成了什么都懂一点、什么都搞不定的API 缝合怪。全栈不等于样样稀松，真正的价值在于深耕核心难题。与其在重复造轮子中消耗精力，不如用RollCode 低代码平台 提...

求助，今年大四，之前没有过实习，简历投出去都说不合适

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

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，...