秋招还没offer要去实习吗？

目标后端开发/大模型应用开发#简历##简历拷打##软件开发投递记录#

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

如题，我目前在字节做后端的实习，此前有一段知名开源经历和中厂后端实习，但是觉得开发工作枯燥而且工资比不上算法，职业上限也是算法更高。再说算法，目前是中了一篇一作顶会llm方向，n作的数篇，没有算法实习，这个bg做llm如何？目前算法刷的还挺多，Python手撕也有在刷，背背八股可以去大厂吗，也不是想做基座这种硬核方向，蹭个应用方向也可以。还请各位大佬指点迷津#实习# #字节跳动# #大模型# #大模型面经# #没有实习经历，还有机会进大厂吗# #夸夸我的求职搭子# #无实习如何秋招上岸#

各位佬，想问一下，如果暑期实习的在线测评没做，会不会卡秋招的流程啊，影响秋招嘛😭😭