各大厂在校招中对大模型岗位候选人的要求可以概括为“基础知识扎实+项目经验深入”，尤其看重候选人将技术应用于实际业务场景的能力。以下是针对大模型岗位校招的全面解析和准备建议。

基于yolov5的Android版本目标检测app开发（部署安卓手机）1、开发环境搭建2、数据集准备3、模型训练4、模型转换5、Androidapp开发6、运行检测7、项目开发中遇到的问题总结

DeepSeek（深度求索）开发了一系列大语言模型，这些模型在性能上接近甚至在某些场景中超越了国际领先水平，同时训练和推理成本较低。DeepSeek以其卓越的性能、显著的成本优势和开放的开源策略，在AI领域独树一帜，为用户提供了高效、智能的服务体验。DeepSeek系列模型从最初的DeepSeek LLM到如今的DeepSeek R1，历经多代演进。在架构设计、训练算法、推理效率和模型表现等方面，

比如在目标检测模型中，如果修改了主干特征提取网络，只要不是直接替换为现有的其它神经网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后去匹配，要么就只能利用这个主干网络在诸如ImageNet这样的数据集上训练一个自己的预训练模型；因此，通过关闭或打开参数的梯度计算即可实现参数的冻结与解冻。PyTorch提供了state_dict()和load_state_dict()两个方

论文之—Deep White-Balance Editing, CVPR 2020 (Oral)_学习记录0、论文下载：论文下载， 源码下载：源码下载1、论文阅读理解Abstract我们引入了一种深度学习方法来真实地编辑sRGB图像的白平衡。相机捕捉传感器图像，由其集成的信号处理器(ISP)渲染到标准的RGB (sRGB)颜色空间编码。ISP渲染从一个白平衡程序开始，该程序用于去除场景照明的颜色。

基于yolov5的Android版本目标检测app开发（部署安卓手机）1、开发环境搭建2、数据集准备3、模型训练4、模型转换5、Androidapp开发6、运行检测7、项目开发中遇到的问题总结

DeepSeek（深度求索）开发了一系列大语言模型，这些模型在性能上接近甚至在某些场景中超越了国际领先水平，同时训练和推理成本较低。DeepSeek以其卓越的性能、显著的成本优势和开放的开源策略，在AI领域独树一帜，为用户提供了高效、智能的服务体验。DeepSeek系列模型从最初的DeepSeek LLM到如今的DeepSeek R1，历经多代演进。在架构设计、训练算法、推理效率和模型表现等方面，