本文介绍了多个大模型相关技术岗位的职责与要求，涵盖推理优化、引擎研发、框架开发、强化学习等方向。职位薪资对标一线，级别P7-10，工作地点包括北京、深圳、上海、杭州。核心要求包括：精通C++/Python编程，熟悉CUDA/GPU优化，掌握主流大模型框架（如PyTorch、TensorRT-LLM等），具备分布式训练/推理经验。部分岗位需博士学历及顶会论文发表经验。同时提供系统化学习资源，助力从业

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文章介绍了GPT_teacher-3.37M-cn项目，指导如何在普通PC上用CPU训练3.37M参数的中文GPT模型，耗时约20分钟。详细说明了环境配置、分词器构建、模型训练和测试的全流程，并解析了Transformer架构、RoPE位置编码等关键技术。虽然模型参数量小，无法达到scale law效果，但为学习者提供了从零训练大模型的完整实践体验，帮助理解大模型训练原理及幻觉问题。文章还解释了模

文章介绍了GPT_teacher-3.37M-cn项目，指导如何在普通PC上用CPU训练3.37M参数的中文GPT模型，耗时约20分钟。详细说明了环境配置、分词器构建、模型训练和测试的全流程，并解析了Transformer架构、RoPE位置编码等关键技术。虽然模型参数量小，无法达到scale law效果，但为学习者提供了从零训练大模型的完整实践体验，帮助理解大模型训练原理及幻觉问题。文章还解释了模

文章系统介绍大模型学习全路径，从基础到进阶。首先强调理解大模型底层逻辑（Transformer架构、编码方式）的重要性；其次详细解析微调技术，包括七阶段工作流和八种方法，建议新手优先掌握Prompt Tuning和LoRA；最后提供实战项目，强调理论结合实践的重要性。文章为不同背景的学习者提供了清晰的路线图和实用资源，帮助系统掌握大模型技术。

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文章介绍了5个热门AI开源项目：谷歌Gemini CLI命令行工具、小智机器人硬件项目、AI教程库、GPT Pilot编程助手。这些工具获得高星关注，提供免费额度，支持多模态交互和项目开发，适合程序员和AI学习者，能提升工作效率和学习效果。

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