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196篇精选动态

11类岗位视角

蒸馏小模型火了，训练侧还是推理侧？

蒸馏小模型变强背后有训练、蒸馏、推理三段工作，本文帮你判断该往哪侧准备，并给出简历写法与面试追问方向。

开源模型项目写进简历后，面试追问具体贡献时容易讲空或越界。本文按数据、训练、评测、部署等环节拆分个人贡献，用三段式讲清边界，并给出无发布经历时的准备方法。

投AI评测岗前，先弄清团队评什么、怎么评、结果给谁用。本文拆解公开基准与自建任务集两种路径，并给出面试核查评测方法的具体提问。

想投模型评测与选型方向，面试前要分清跑分对比和业务选型两类工作，准备一个自己设计评测方案的案例，并学会向团队问清评测如何影响决策。

大模型岗位分工细，预训练、推理优化、多模态数据各有侧重。本文用模拟面试对比两位候选人，说明如何从注意力机制和KV cache原理入手准备，并给出拆解JD、判断长上下文真需求的方法。

METR密钥被盗事件引出一个求职问题：评测机构里，评测研究线与安全工程线差别在哪？本文给出一套自我定位与核实岗位分工的方法。

看到大模型训练动态就想投简历？本文帮你拆清预训练、后训练、数据与工程的分工差异，并给出一组面试调研可用的核查问题，判断岗位实际做什么、团队节奏是否适合自己。

投安全关键生成式AI岗，先分清部署阶段约束采样与重训微调两类工作，学会用具体问题核查团队真实做法，并了解无相关项目时如何用模拟练习补足经验。

看到2.5T模型用新C++软件栈训练、本周完成训练并开始RL，想投大模型训练或RL工程岗的人，应先分清两类岗位的能力差异，再用三个问题核实团队真实分工。

面对内部模型更强的说法，大模型求职者该学什么？本文区分方向信号与知识基准，用模拟面试对比转述观点和展示公开评测的差异，并给出核查前沿说法、拆解岗位职责的提问思路。