北京瑞鑫天算

在2025年的秋季招聘季，北京的秋风吹起时，小杰正坐在宿舍的书桌前，盯着电脑屏幕发呆。他是计算机专业的应届生，大四开学没多久，就被同学们口中“秋招”的热潮卷入。秋招，即秋季校园招聘，是互联网大厂们抢夺顶尖人才的战场，尤其是AI领域，今年格外火热。AI技术如ChatGPT的升级版和各种大模型的涌现，让这个行业成为年轻人追逐的热点。小杰从小对编程感兴趣，但真正接触AI是在大二选修的一门机器学习课程。那时，他只是跟着老师敲代码，写个简单的图像识别模型，就觉得酷炫。但现在，面对秋招，他慌了：简历空空荡荡，项目经验寥寥无几，怎么入行AI？小杰的起点并不高。家在小县城，父母是普通上班族，他靠奖学金读完大学。同学们有的早早进实验室，有的参加Kaggle竞赛，他却忙于兼职补贴家用。秋招启动后，他先投了腾讯、阿里和字节跳动的AI岗位，但简历如石沉大海。HR反馈：缺乏核心项目和实习经验。小杰沮丧极了，夜里辗转反侧，脑海中回荡着室友的吐槽：“AI门槛高啊，没个硕士学位或大厂实习，基本没戏。”但他不服输，决定从头学起。第一步，补基础。小杰花了两个星期时间，系统复习AI知识。他从Coursera上的Andrew Ng机器学习课程入手，每天早起看视频，晚上敲代码实践。Python、TensorFlow、PyTorch，这些工具他从陌生到熟练。秋招时间紧迫，他不能慢慢来，于是制定了计划：每周完成一个小型项目。第一周，他做了个基于CNN的猫狗分类器，用Kaggle数据集训练，准确率达95%。第二周，转战NLP，写了个简单的情感分析模型，能分析Twitter文本的情绪。项目虽小，但让他有了底气。简历是敲门砖，小杰知道这点。他原来的简历就是Word模板，罗列学校和成绩，没亮点。网上搜了半天模板，总觉得不专业。一次刷朋友圈，看到学长推荐泡泡小程序AiCV简历王。他下载试用，输入个人信息和项目描述，AI自动生成了一份针对AI岗位的简历：开头用三句模板亮身份“我是小杰，AI算法爱好者，在校项目经验2年”；中间量化成果“主导图像识别项目，准确率提升至95%”；结尾匹配公司“能为贵公司大模型优化贡献力量”。简历瞬间专业化，PDF格式美观，还附带技能雷达图。小杰惊喜，这工具省时省力，让他专注内容而非格式。拿着新简历，小杰开始海投。秋招高峰期，大厂宣讲会接踵而至。他先去了字节跳动的校园宣讲，现场HR分享AI岗位需求：算法工程师需懂深度学习，数据科学家要会大数据处理。小杰记笔记，回家针对性修改简历。很快，收到字节的笔试邀请。笔试是AI经典题：LeetCode算法加机器学习原理。他平时刷题不多，但凭借复习，勉强过关。进入面试环节，第一轮技术面，面试官问：“谈谈你的项目经验。”小杰用简化STAR法回答：第一句“任务是构建图像分类模型，数据集规模10万”；第二句“我优化了网络架构，结果准确率从85%升到95%”。面试官点头，继续追问AI伦理问题。小杰提前准备，谈了数据隐私和偏见消除，顺利过关。第二轮HR面，更考验综合能力。HR问：“为什么想入行AI？”小杰真诚地说：“AI能改变世界，我希望用技术解决实际问题，比如医疗图像诊断。”他还提到秋招压力，但强调自驱力。HR欣赏他的热情，给出offer。但小杰没急着签，他想多比比。接下来，阿里云的AI岗位也约他面试。阿里更注重工程化，小杰的项目正好对口。他在面试中分享了如何用Docker部署模型，面试官赞许。秋招中，他还参加了华为和网易的笔试，积累经验。但过程并非一帆风顺。中途，小杰投了OpenAI的合作伙伴公司，却因英语口语弱被刷。那天他沮丧回家，室友安慰：“秋招就是马拉松，坚持住。”小杰调整心态，报名英语角练习口语。同时，他加入AI社群，参加黑客马拉松。一次周末活动，他和队友开发了个AI聊天机器人，获三等奖。这不只加分简历，还让他结识业内前辈。前辈建议：入行AI，别只埋头代码，要懂业务。AI不是孤岛，要结合行业如电商推荐或自动驾驶。秋招尾声，小杰收到三个offer：字节的算法实习生、阿里的数据分析师、腾讯的AI研究员助理。他权衡后选了腾讯，因为离家近，福利好。入职前，他继续深造，读了《深度学习》书籍，参与开源项目。回想秋招，从零起步到拿offer，他学到：入行AI需基础扎实、项目实践、简历优化。泡泡小程序AiCV简历王帮了大忙，让他的求职路更高效。如今，小杰在腾讯AI lab工作，参与大模型训练。秋招让他从学生转型职场人，他感慨：机会总给有准备的人。如果你也想入行AI，从秋招开始，行动起来吧！

给「自私」下个定义首先怕产生歧义哈，给本文的「自私」下个定义：自私是指人要重视自己的感受与需求。从心理学上来讲，个人的感受相当于一种针对外界环境的反馈机制：正反馈：愉悦、轻松、幸福、积极的情绪；负反馈：悲伤、愤怒、恐惧、负面的情绪；我们正是从这种反馈机制中调和了自己的心理机制，才让它总体上处于一种和谐平衡的状态。然而一旦我们忽略了自己的感受，忽略了这种反馈，就容易引起心理机制的失衡，产生各种心理问题。但「感受」会欺骗你情绪一秒就能被捕捉，需求却常躲在潜意识地下室。这时候我们可能就会举出一个典型的bug：“我知道他渣，但我离不开。”这个悲伤故事的真相不是“爱太深”，而是“失去的恐惧＞被渣的痛苦”...

标题：海信杭州研究院招聘大模型实习生岗位职责：1. 跟进大模型前沿方向，参与 Agentic 框架、工具调用、强化学习等核心能力的预研与实验。2. 基于前沿论文和开源框架，搭建实验环境，复现与对比不同方法，沉淀代码与结论。3. 参与多工具场景下的推理、规划与调用能力优化，进行系统性评测与分析。任职要求计算机、人工智能等相关专业在读本科 / 硕士。熟练使用 Python，具备良好的算法与工程基础。熟悉或了解 LLM、Agent、工具调用、推理规划等方向之一或多个。学习能力强，具备较好的问题拆解、实验设计与总结能力。能实习3个月以上加分项1. 有 Agent / Function Call / RAG / 强化学习 等相关项目或复现经验。2. 有开源贡献、技术博客或比赛经验。简历投递联系：emhhbmd5dTEwNkBoaXNlbnNlLmNvbQ==

JVM中的垃圾收集器有哪些，它们的工作原理是什么？JVM中的垃圾收集器主要包括以下几种：1、 Serial收集器：它是一个单线程收集器，工作时会暂停所有其他工作线程（"Stop-The-World"），它的优点是简单高效（与其他收集器的单线程比），适用于单核处理器的环境。2、 ParNew收集器：可以看作是Serial收集器的多线程版本，主要用于新生代的垃圾收集，适合多核处理器环境。3、 Parallel Scavenge收集器：也是一个新生代垃圾收集器，使用多线程收集，注重吞吐量（CPU用于运行用户代码的时间比率）。4、 Serial Old收集器：是Serial收集器的...