实习让我们成长

我很喜欢听播客，并且非常想录播客，但奈何临场反应能力不太ok不敢主动输出，恰好昨天有读者约我聊聊他的问题，于是我们愉快地聊了一小时。有些行为已经内化为习惯，我没有记录下来自己是怎么做的，于是我又重新思考了他提出的几个问题，刚好朋友给我提供了一些新的思路，也帮我印证了之前的一些想法。我提前写了大纲，在沟通时又想到一些案例。后面我大概会针对每个具体的问题，结合网上的经验，再详细整理一下。1.线下面试带不带能力作证材料如果是第一次正式的线下面试，我建议先看岗位JD具体需要什么，再决定要不要打印能力作证材料。不要为了“证明自己”而什么都带，而是围绕岗位能力去准备佐证材料。如果你做过和采编、内容相关的事...

感觉还挺难的，还得多练...1. Qwen2.5-vl pretrain 阶段用了哪些数据？分别大概用多少数据量？2. 对齐任务一般放在哪个阶段进行？你在 training 的时候long cot 能力下降了多少，有评估吗？3. 小米的 work 看了吗？4. chartQA 的方向有了解吗？ 你觉得有哪些优化方向？5. MLLM 不做对齐会有什么结果？你有考虑你的场景下做增量预训练吗？6. AI 生成检测你的方法对新出现的生成器来讲，效果如何？有评测过吗？7. 可解释性生成你是如何做的评估？给我讲一讲这几个指标以及为什么起作用。8. sim 评估用什么做的？如果你用 LLM 训一个专门用来评估，和你用 sim 的评估方法有什么区别？用多少数据量来训这个？可以当奖励模型吗？9. MLLM 做 rl 会有提升吗？假如你对 grounding 任务做 rl，需要注意什么

窗口函数是一个统称（也叫分析函数），它并不是一个具体的函数，而是一种 “函数使用方式”—— 把普通的聚合函数、排名函数等放到 OVER() 子句中，就变成了窗口函数。窗口函数的结构是：函数名() OVER (窗口子句)，其中函数名可以替换成多种类型的函数，OVER() 子句定义 “计算窗口”（分组、排序、范围）1.聚合类窗口函数（最常用）基础聚合函数窗口函数用法（示例）作用SUM()SUM(profit) OVER (PARTITION BY shop_id ORDER BY profit_date)分组累计求和（如累计利润）AVG()AVG(score) OVER (PARTITION BY...

大佬们新年好啊，我现在想找一个数据开发的实习，目前每天在背八股文，但是刷题不知道是只刷sql还是算法sql一起刷，面试算法考察的多吗，算法我大三上在妮蔻刷过150题，如果现在要刷是不是直接去刷hot100，然后就是我现在是努力冲暑假实习还是先去找一个日常实习，日常实习还来的及吗