本硕双9，目前在一个军工所干软开（java后端），自己在研一的时候做过一篇论文（目前在投），想着能不能再整一篇然后去找个搜广推的算法岗，可能5-6月会去找个实习（但是自己没有什么搜广推的基础），想问问如果从现在开始去系统学搜广推，能在明年秋招的时候找到算法岗吗？或者说现在应不应该去及时转java后端，准备一些项目去找大厂开发呢？##搜广推##后端岗位#

中九本top2深圳硕研0，现在大四，电子信息方向。研究生导师放养实习，但是实验室基本发不了顶会。自己是非科班转码，所以大四两个月刷完lc，目前准备的是走后端java开发，问题如下：1、感觉开发大厂实习相比于算法实习不是很好找（算法可能缺人洗数据233），要背的八股感觉好多好多，是否需要先降低要求，第一份实习先去个中厂积累经验再去大厂？2、还是个老生常谈的问题，算法or开发，目前感觉算法肯定是更卷的但是给的也高，但是不清楚自己的能力是否足够去大厂算法，非科班转码大家基本都是推荐去搜广推，感觉到28届可能会爆，而且指标压力也很大，其他算法方向对论文要求就更高了。走后端开发可能是一个比较稳妥的选择？...

985本海硕文科女被秋招低薪资重创想转行求问各位数据分析岗有未来吗有python的编程基础无任何实习 现在转来得及吗（秋招只拿了中厂销运的极低薪资…） #今年秋招哪家公司给的薪资最良心？#  #牛客创作赏金赛#  #无实习如何秋招上岸#

跟着中科院博士，14 周入门➕发表第一篇大模型论文 一、方向介绍在不到四年时间里，Transformer模型以其强大的性能迅速在NLP社区崭露头角，进而，基于Transformer这一标准架构的BERT、T5，乃至当下热门的GPT模型已经逐渐成为各个领域中的不可或缺的模型架构。深入理解Transformer模型背后的底层原理，以及Transformer相关的主流应用场景，具有非常重要的意义。第一部分：基础原理从Transformer的经典架构入手，我们将探讨：★编码器-解码器结构（标准Transformer）的底层原理★语言模型的理论基础及全流程★仅编码器（BERT）结构的语言模型★仅解码器（GPT）结构的语言模型第二部分：应用研究聚焦基于Transformer关键技术的实际应用，深入研究：★基于标准Transformer的机器翻译★基于BERT的判别式任务微调★微调一个自己的小型GPT模型★实战高效微调大语言模型★提示词工程进阶课程通过14周逐步深入的学习，学员可理解主流Transformer架构的底层原理、基础实现，并跑通标准的训练、微调流程，将所学知识拓展至新场景的应用中。进阶方向包括多模态Transformer、垂类大模型训练与微调、大语言模型推理优化等等。#大模型# #牛客AI配图神器# #AI了，我在打一种很新的工#