#你最希望上岸的公司是？#博世华域这个外企公司我是真的想去，首先他是外企，绝对守法，其次是做汽车转向系统配件的，有自己的厂子和研发能力。冲家人们

因为有晒offer/感谢信的活动，所以我来参加一下瓜分奖品，实在抱歉确实没有offer，只能凑很多很多的感谢信。这是系列的感谢信，现在是博世，简历挂了#你都收到了哪些公司的感谢信？#

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#

#快手校招# 还得是老铁，不枉我看了那么多虎哥和刀哥。让我一个智驾牛马也能蹭上互联网了。祝愿其他牛U也都收offer。一二面代码题：用最少的箭射穿气球（对区间的第二个端点排序）。用篮子摘树上的水果（简单滑窗）八股：Transformer结构，为什么用LN，LN和BN区别开放性问题：对于我的某个目标检测项目，如果想要拓展一个产品功能，提升泛化性，还要做什么工作才能提升？对生成模型了解吗（VAE，diffusion简单说两句优缺点即可，我其实也不懂细节）和我项目有关的：SAM，CLIP的特殊创新优点，YOLO系列讲两句，DETR系列#快手##多模态##风控##自动驾驶#