现在有两个地方看起来比较合适，一个是去做业务场景落地，比如大模型应用到业务上，微调，agent这些；一个是去做基础技术，比如大模型 KV cache 等等优化，针对多模态场景的 KV cache 等等。两个平台都不错，图片上就是第二个。我的情况是，博士读书期间主要做科研，写论文，做的是多模态算法，改改网络结构，发发论文这些。感觉很多师兄师姐都是去做业务场景落地，不过工作可能也比较偏数据处理，业务调优等等。好处就是这个岗位需求大，跳槽也容易。坏处就是卷。。。基础技术研发感觉比较偏底层，做 kv 复用，kv检索等等，里面研究员，博士比较多。这个岗位好处是技术比较深，坏处可能需求量少，做模型基础平台技术不需要太多人请问大家这两个应该怎么选呢 #计算机# #深度学习与神经网络# #多模态# #大模型#  #大模型推理# #offer帮选#

1.自我介绍2.有没有实习经历3.实习期望能学到什么4.有用过小红书吗，如何测试（场景题）5.对测试了解（测试种类，方法）6.如何数据抓包7.如何定位bug（fillder）返回的josn数据，响应码8.自动化框架如何搭建9.如何参数化10.coding前缀和（数组和最大值）问能不能用python反问

沙东人想回老家，拿到了两个offer，这两天得决定了，帮帮牢弟。。

题目描述 有一名 科学家只 想要从一台古董电脑中拷贝文件到自己的电脑中加以研究。 但此电脑除了有一个3.5寸软盘驱动器以外，没有任何手段可以将文件持贝出来，而且只有一张软盘可以使用。 因此这一张软盘是唯一可以用来拷贝文件的载体。 科学家想要尽可能多地将计算机只中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内容总大小最大。已知该软盘容量为 1474560字节。文件占用的软盘空间都是按块分配的，每个块大小为512个字节。一个块只能被一个文件使用。 拷贝到只软盘中的文件必须是完整的，且不能采取任何压缩技术。 输入描述 第1行为一个整数 ，表示计算机中的文件数量。 接下来的第2行到第 行(共行)，每行为一个整...