双非而且算法不好是不是不配做开发

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发布于 2024-09-15 19:43 广东

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昨天 10:10
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门头沟学院 人工智能
非科班+本科目前正在做AI工程师，说说我这3年。。。
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...
_hengheng：我也本，也算是做ai相关，我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难，后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容，开源方案太多了，大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作，就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模，反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了，不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路，可以试试其他ai的偏业务方向，不然校招不太好杀出来
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05-06 07:16
三江学院 C++
AI Agent面经 3（持续更新）
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...
查看4道真题和解析
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-02 10:41
小厂实习怎么了，不耽误我拿offer
之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。
沉淀小子：能力就是大于title的，支持楼主。你的室友吃方面你还得跟他学
大厂实习和小厂实习最大的...
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04-22 10:11
长春光华学院 Java
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05-09 13:25
门头沟学院 嵌入式软件工程师
Bootloader 学到什么程度，才敢写“熟悉”？
很多做嵌入式的同学，简历里都会写一句：“熟悉 Bootloader，具备固件升级开发经验。”但问题来了。到底学到什么程度，才算真的“熟悉 Bootloader”？是知道它的作用？是会跳转到 APP？还是能把一个 IAP 例程跑起来就算？说实话，如果只是知道“上电先运行一段引导代码，然后再跳到应用程序”，最多只能算“了解过”。离“熟悉”，还差得挺远。这篇文章，我就把这个问题掰开讲清楚：Bootloader 到底学到什么程度，简历上写“熟悉”才不心虚。一、先说结论：会跳转，不等于熟悉很多人对 Bootloader 的理解，停留在这几个层面：知道 Bootloader 是干什么的知道它和 APP 是...
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