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没有大模型经验,面试官给机会吗?

包包算法笔记  · 公众号  · AI  · 2024-08-18 09:59
    

主要观点总结

本文主要讨论了招聘过程中对于大模型经验的看法,强调经验和论文不再是唯一的评价标准,而基础、好奇心和潜力更为重要。同时,作者给出了一些更能够加分的经历的例子。

关键观点总结

关键观点1: 经验并非唯一评价标准

作者认为大部分人的大模型经验没有意义,只有头部大模型公司的核心骨干的经验才有价值。因此,在招聘过程中,经验和论文不再是唯一的评价标准。

关键观点2: 潜力更重要

除了经验和论文,作者更看重候选人的潜力,包括基础和好奇心。基础扎实、有好奇心的候选人更有可能做出改变世界的研究。

关键观点3: 具体加分的经历

作者给出了一些具体加分的经历的例子,如实现和比较不同的流水算法的性能、用Triton自己实现过一些算子等。

关键观点4: 对大模型的深入理解

作者对大模型的微调、二次开发、Infra发展等方面的技术进行了讨论,强调了对大模型的深入理解是面试中的重要考察点。


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