3.后来读研一年多，潜修内功，学了vLLM，peft之类的训练框架，做了几个横向课题，对简单业务熟练了。选择了小厂继续做rag，不过这边有agent开发内容，学会了langchain那些框架，有一说一感觉没啥用，自己也能写，纯应用层包装，门槛特低。总结：互联网中厂大厂，尤其是给你权限给你机器玩的，去，提升极大。小公司or普通研究院，非常一般。海面了好几家公司，靠以前的课题项目和pku一个研究院切合

3.后来读研一年多，潜修内功，学了vLLM，peft之类的训练框架，做了几个横向课题，对简单业务熟练了。选择了小厂继续做rag，不过这边有agent开发内容，学会了langchain那些框架，有一说一感觉没啥用，自己也能写，纯应用层包装，门槛特低。总结：互联网中厂大厂，尤其是给你权限给你机器玩的，去，提升极大。小公司or普通研究院，非常一般。海面了好几家公司，靠以前的课题项目和pku一个研究院切合

体验是技术含量很高进步很大，虽然业务核心代码没啥注释，但用的都是比较先进的工程框架，靠着GPT老师一个个接口学，硬啃学会了分布式训练框架、推理框架，各种类型的微调……选择了小厂继续做rag，不过这边有agent开发内容，学会了langchain那些框架，有一说一感觉没啥用，自己也能写，纯应用层包装，门槛特低。小公司or普通研究院，非常一般。海面了好几家公司，靠以前的课题项目和pku一个研究院切合，

现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

所以最后我们退而求其次，还是做辅助吧，就是你一个需求来了，先帮你设计个大概，或者你自己描述清楚点，一步步做引导式的进行开发，就像现在的cursor，不过这里做了rag检索，就是用把2️⃣里面的表和描述都放进去了。首先这个一开始想的是给运营和老板做的，因为他们不会写代码，但是就是会有各种奇奇怪怪的查数需求，之前都是提需求给数据研发，所以想说能不能用大模型做这事，这个功能我觉得做的不是很好，虽然老板和

所以最后我们退而求其次，还是做辅助吧，就是你一个需求来了，先帮你设计个大概，或者你自己描述清楚点，一步步做引导式的进行开发，就像现在的cursor，不过这里做了rag检索，就是用把2️⃣里面的表和描述都放进去了。首先这个一开始想的是给运营和老板做的，因为他们不会写代码，但是就是会有各种奇奇怪怪的查数需求，之前都是提需求给数据研发，所以想说能不能用大模型做这事，这个功能我觉得做的不是很好，虽然老板和

现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

3.后来读研一年多，潜修内功，学了vLLM，peft之类的训练框架，做了几个横向课题，对简单业务熟练了。选择了小厂继续做rag，不过这边有agent开发内容，学会了langchain那些框架，有一说一感觉没啥用，自己也能写，纯应用层包装，门槛特低。总结：互联网中厂大厂，尤其是给你权限给你机器玩的，去，提升极大。小公司or普通研究院，非常一般。海面了好几家公司，靠以前的课题项目和pku一个研究院切合