我的AI员工-三个月上岸字节

面了一个多小时，整体感觉还不错，欢迎佬交流～1.zero1232.你有没有实际对比过普通 DDP 和 ZeRO-1？比如 4 卡情况下，把 optimizer state 或 gradient 切成 shard 之后，显存大概能省多少？3.CPU offload4.BF 16 和 FP 165.在 DDP 多卡训练 中，通常一个 epoch 的定义是：所有 GPU 协同遍历一次完整数据集，且每个样本在该 epoch 内只被采样一次。但在实际训练中，我们往往是 按 step 数控制训练与保存 checkpoint 的，比如每 5000 step 保存一次模型，这样 checkpoint 很可能落在 某个 epoch 的中间。在恢复训练时，我们一般可以恢复 model optimizer lr step，但 DataLoader / Sampler 本身是无状态的，不会自动恢复到 epoch 中间的位置。在从一个 epoch 中间的 checkpoint 恢复训练时，有没有办法保证数据采样能够“无缝衔接”，继续完成当前 epoch，而不是重新打乱或重复采样数据？6.当 checkpoint 保存发生在 epoch 中间时，Trainer 是否能正确恢复 DataLoader 的采样状态？如果不能，工程上通常如何保证 resume 后的数据连续性？你是怎么实现的，是否用了 Accelerate或者huggingface 的Trainer7.DDP中当同时涉及 DataLoader 和 Sampler 时，shuffle 应该由哪一层来负责？8.PyTorch 的 DistributedSampler 内部是如何根据 num_replicas 和 rank 生成每个进程各自的数据 index 列表的？它如何在不进行进程间通信的前提下，确保多进程训练时样本划分互不重叠且覆盖完整数据集？9.GQA10.RMSNorm和LN11.在实际训练系统中，从吞吐量和资源利用的角度考虑，tokenization 更合理的放置位置是在 Dataset/DataLoader 阶段，还是作为模型 forward 前的一部分？12.手撕省份数量

下面就根据我的实际情况，来和大家分享一下技术方面的经验吧。对于Linux方面的知识，就很遗憾没办法帮助到各位了（我就是个小菜鸡/(ㄒoㄒ)/~~）在这里我就只简单提一下需要准备哪些方面的知识，因为把所有内容都写在同一个帖子里太长了。C语言无论是嵌入式单片机还是嵌入式Linux，C语言都是必考的内容，可以说C语言是嵌入式软件工程师吃饭的家伙，相信C语言的重要性不用多说。C语言这块的话，随着不断复习，自己的一个熟练程度也会越来越高，所以最重要的就是多看多练。对于嵌入式工程师来说C语言基本上是要完全掌握并且熟练使用的，下面就先列出在笔试面试中C语言需要掌握的/比较重要的知识点：运算符优先级输入输出操...

我朝ai扔屎山，ai帮我优化它，我朝ai发雷霆，ai快速去改正，我朝ai提质疑，ai过来把我夸。不准忤逆我的ai大人😭，他只是想让每个工作的小牛马提效，早点下班～

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...