1、介绍： 第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有监督微调（SFT）作为初步步骤，在推理方面表现出了出色的表现。有了RL，DeepSeek-R1-Zero自然而然地出现了许多强大而有趣的推理行为。然而，DeepSeek-R1-Zero遇到了挑战，如无休止的重复、可读性差和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，它包含RL之前的冷启动数据。DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务方面实现了与OpenAI-o1相当的性能。为了支持研究界，我们开源了DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及基于Llama和Qwen的DeepSeek-R1提炼的六个密集模型。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在各种基准上都优于OpenAI-o1-mini，为密集模型实现了新的最先进的结果。 2、模型总结： 训练后：基础模型上的大规模强化学习 我们直接将强化学习（RL）应用于基础模型，而不依赖监督微调（SFT）作为初步步骤。这种方法允许模型探索思想链（CoT）来解决复杂问题，从而开发了DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero展示了自我验证、反思和生成长CoT等功能，标志着研究界的一个重要里程碑。值得注意的是，这是第一项公开研究，验证了LLM的推理能力可以纯粹通过RL获得激励，而不需要SFT。这一突破为该领域未来的进步铺平了道路。 我们介绍开发DeepSeek-R1的管道。该管道包含两个RL阶段，旨在发现改进的推理模式并与人类偏好保持一致，以及两个SFT阶段，作为模型推理和非推理能力的种子。我们相信，管道将通过创造更好的模型来造福行业。 蒸馏：较小的模型也可以更强大 我们证明，与通过RL在小型模型上发现的推理模式相比，大型模型的推理模式可以提炼成较小的模型，从而产生更好的性能。开源的DeepSeek-R1及其API将有利于研究界在未来提炼出更好的小型模型。 使用DeepSeek-R1生成的推理数据，我们微调了几个在研究界广泛使用的密集模型。评估结果表明，蒸馏的较小密度模型在基准上表现特别好。我们基于Qwen2.5和Llama3系列向社区开源蒸馏了1.5B、7B、8B、14B、32B和70B检查点。

这不仅是一个微型语言模型的实现，更是一份入门 LLM 的教程，旨在降低学习和上手 LLM 的门槛 。它提供了从数据预处理到模型训练、微调和推理的全流程代码和教程。最小模型仅 0.02B 参数，可在普通 GPU 上轻松运行。

酒桌⚱ 饭桌⚈ 麻将桌🀪✨ 🌺不如我的办公桌•‿• 打工人已就位，老板请指示！✌️

这是源自蚂蚁集团的一款基于 Paxos 协议和分布式架构的企业级分布式关系型数据库。它同时支持 OLTP 和 OLAP 的混合负载，具有高可用、高性能、水平扩展、兼容 SQL 语法等特点。

1. 自我介绍 3 分钟 2. 介绍一个最有亮点的项目 3. 在他项目里面挑两个难点问问 4. 手写一个多线程通信 5. 手写一个快排

写在前面 最近一直在面试，之前 gap 过 4 个月，一直在找工作/面试，也算积攒了一下经验，现在分享给大家。 发之前想了很多防杠的提前说明，但是又想了一下，无所谓啦。发出来主要是希望能帮到大家，至于会不会被喷/杠无所谓啦。 面试前 简历编写 最好按照时间从近到远记录项目和公司，确保面试官能看到你最近做的项目。 不要写公司主体，尽量写公司最知名的名字。例如你写上海拉扎斯，谁知道这是饿了么呢？ 多写一些关键词，很多 hr 筛选简历的时候基本上都是根据关键词进行匹配的，多写关键词有利于你通过初筛。 写清楚是全日制本科学信网可查，简历上留好电话和微信邮箱等联系方式。很多公司的招聘系统都需要通过邮件发送面试邀约。 项目中可以运用所谓的STAR法则，写清楚项目的背景、难点、解决方案和取得的成果，当然如果有一些部分实在不好写就不写了。 简历优化 个人不建议简历胡编乱造，一个谎言往往要用更多的谎言来弥补，你总有露馅的时候。 但是建议可以适当美化一下，多发掘项目优点，多写自己的贡献。 例如服务并发不高就写自己在代码里面的优雅设计模式，如果代码写的稀烂就写用的什么架构能承担多少 QPS ，避弱就强，多写自己的闪光点，这不算撒谎。 至于简历到底是写多了好还是写好了少，仁者见仁智者见智，我更喜欢的是写的简洁一些，不用花里胡哨的东西，最好做成 pdf ，兼容性更好一些，因为你永远不知道面试过用的 office 还是 wps 。 注意写在简历里面的内容一定要能答得上来，面试官不是傻子，也讨厌别人拿他当傻子 ps：建议面试前查一下公司主营业务，如果面试官问起来可以说了解过贵公司/部门的业务，这样可以争取一定的好感。 简历投递 目前来看，互联网的招聘，主要有平台投递，官网投递，内推投递三种。 内推 这绝对是性价比最高的投递方式，对于用人单位来说来自内部推荐的简历一般会更靠谱，并且效率也会更高一些。个人认为 1 内推=30 海投。 官网投递 一般的大厂都有自己的招聘平台，上面也会有一些岗位，但是按照我个人的经验来看，一般只有大规模校招的时候，hr 团队才可能会看一眼官网投递这个渠道，其他的时候官网投递很容易被 pass 掉，如果你是应届生可以考虑一下这个渠道。 平台招聘 现在比较靠谱的应该只有 BOSS 直聘了，至于拉钩、猎聘之类的基本没有 hr 在用了，当然如果是找外企可以看看领英等等平台。 关于海投 海投是最简单成本最低的方式，但是效率也是最低的。在海投的时候，建议多关注一下 jd 和公司的基础信息，以提高投递效率。 首先，人数 0-99 是的小公司是不建议去的，相信我绝对很坑，不存在小而美。 其次，jd 写的取巧/搞笑/标题党的不要去。 然后，公司名称和上班地点不符的，名字里带人力“人力”、“信息”的小公司或者简介里面有类似的，0-99 人的公司，基本都是外包。 最后，是否选择和猎头合作，见仁见智，反正我从来没在猎头那得到过一个面试机会。 约面 如果面试比较多，建议用各种日程管理工具记录好面试时间和公司名称，最好不要错过面试。 面试中 准备好网络和一个房间，不要让家人出现在摄像头里，提前几分钟进入面试间调试好设备。如果是线下面试最好带一份自己的简历。 自我介绍 一定会有这个问题！！！所以一定要提前准备好！！！！！！！！！ 这个自我介绍的作用，一个是面试官需要趁机扫一眼你的简历，另外一个就是需要大概了解一下你的情况。 所以，建议提前准备好自我介绍的内容，主要讲清楚，你是谁？你会啥？几年经验？做过什么业务等等？ 这里有一个模板仅供各位参考一下。 «面试官你好，很高兴参见今天这次（对方公司名或者岗位名）的面试。我叫 xxx ，毕业于 yyy 大学 zzz 专业，xx 学历，有 n 年工作经验，曾经做过 xxx ，yyy ，zzz 等业务。 接下来我简单介绍一下我最近工作过的 x 家公司/做过的 n 个项目» «（项目介绍）讲清楚做的什么业务，这个业务是啥？你主要负责什么？» «以上就是我最近情况的一个简介，更多内容都在我的简历里面，谢谢。» 自我介绍也可以多说细节，也可以粗略介绍，不同的面试官有不同的喜好，但是建议多说一些。 最主要是多浪费点时间，一般面试都是固定 1 小时，面试官也有别的安排，个人介绍多一点时间，那八股文和算法拷打部分就容易少一些。如果被面试官打断，就要赶紧切换成简单介绍。 如果你是应届生，主要的介绍要说清楚为了胜任这个岗位，你做了什么。例如面云开发，你可以说自己学习了容器技术，k8s ，网格服务等等。 离职/gap 原因 一定会问！！！ 自己提前想好。虽然面试官什么都知道，你也知道面试官什么都知道，面试官也知道你知道他知道...（无限套娃）但是这个世界就是这么癫。 所以我也准备了一个模板。 «上家公司把我调到 xx 岗，该岗位与我自己的职业规划有很大偏差，我希望做的是 yy 方向。（这个 yy 最好是你面试的这个岗位的方向）» «由于身体不好/身体哪里受伤所以修养了一段时间，或者家人哪里需要帮忙等等，算是问到 gap 的时候不会太踩雷的一个答案。» 八股文 必然会问，只是多少的问题。包括但不限于操作系统、网络、数据库、语言等等，根据面试岗位不同而不同。 虽然你知道八股文没啥用，面试官也知道没啥用，你也知道（又开始套娃）...但是一定会问。 这部分除了平时多积累没有别的办法，建议可以多刷脉脉社区或者 B 站的面试视频等等，一定要确保常见/基础的八股文没有问题。 需要注意，会就是会，不会就是不会，不要瞎扯淡。如果问了某个东西不会，可以尝试引导一下话题到你熟悉的内容。 例如可以说：xxx 我确实不太清楚，如果我是设计者我可能会 yyy ，不过对于 zzz 技术我比较了解，您感兴趣的话咱也可以聊聊。 算法题 算法题一般大厂必考，中小厂会选择性的考。 有时候也不是纯算法题，而是会有设计题，例如设计一个 lru 等等。 建议看 b 站 up 主灵茶山艾府的视频，该巨佬视频分为基础算法题和周赛两个类别，视频内容简洁，教学清晰，干货比撒哈拉大沙漠都干。解题思路如德芙巧克力般顺滑，编码实现如庖丁解牛般顺畅。实在是顶礼膜拜，除了牛逼二字再也找不到任何的形容词。 我在学习了这位巨佬的基础算法视频后，在去年 gap 的 4 个月里面了不下 50 次（多为大厂），基本算法通过率在 50%以上。（ ps：本人之前真的很菜） 如果只是为了应对一般面试建议看完基础算法系列即可，如果想冲击字节等头部大厂，建议刷完他的全部视频，那应对所谓的算法题如探囊取物。 一般小厂面算法以比较简单/经典的题目为主，主要考察的是编码的熟练程度，例如二分查找/冒泡排序等等。 并且由于很多中小厂买不起在线面试 coding 平台，所以一般会让你共享屏幕开 ide 写，这样有 ide 辅助大家应该会好写一些。并且由于没有很多 case 所以即使写的有点问题大部分情况下也能通过。 大厂一般都是在线编码平台和题库，主要考察算法功底和编码水平。面试任何大厂建议一定要最起码做完并且做熟力扣最常见 150 题。并且建议不要在 hard 水平/2000 序列后的算法题花太多时间，因为性价比不高。 很多大厂，做完算法题一样会挂你。真想要你算法题不会为难你，不想要你一个手写红黑树就把你淘汰了。 在高难度和排序靠后的算法题上倾注太多时间是性价比很低的行为（ ps：如果你是字节出来的，一定刷一下接雨水/手动 doge ）。 如果是设计类算法题，无他耳唯手熟矣，多刷多背吧。 系统设计题 一般这部分很少问，也都是开放题，没有什么标准答案。但是针对一些常见的系统设计，也可以准备好一个设计方案。 例如： 如何设计一个秒杀系统 如何设计一个短链系统 如果设计一个 ab 实验平台 如何 balabala 这种题目主要考察的是你的全局观和细节能否关注到，一般核心考察的还是并发问题。 面试中，不需要你答对所有题目，因为公司要的不是厉害的人，而是便宜且合适的人。所以在这个时代你需要做个价格低的，而不是技术牛的。 你的预期薪资是多少 如果是 hr 问一般是想了解一下你预期的期间范围，看跟公司的招聘预算是否匹配，因为预算是定死的，一毛钱也不会多给，早一点匹配可以快速筛选出合适的候选人。 如果是一面/二面面试官询问，也可能就是想了解一下行情，方便自己跑路的时候要价？ 什么时候能入职？ 建议如实说出你的想法就行，有特殊情况的提前沟通。 还有什么想问我的 这是最关键的一个环节，很多人都会忽视什么都不问，这是你能了解这个公司/岗位最好的机会。 建议问清楚以下几个问题： - 这个岗位主要负责什么内容？具体做啥？ - 这个岗位所在的组有多少人？总技术人员有多少人？ - 面试有几轮？分别是什么角色作为面试官？ - 内部协作方式？业务上是专人转岗还是交叉负责？ - 其他的，你在意的技术上的点 唯独不建议问面试中没答上来的题目，因为这样会给面试官一个你“不服气”的错觉。 问 hr （可以时候微信询问）： - 公积金系数和比例 - 年终奖和绩效考核周期/标准/等级 - 附近租房和外卖是否方便 - 发什么电脑？有没有电脑补助？ - 期权/股票？有的话，分几次几年比例？ - 加班费/年假/其他福利等等 ps：在这里告诉一个小技巧：不要一下子问 hr 很多问题，因为对方很容易故意不回答某个问题，你可能也不好意思再问一次。所以要一个问题一个问题的发问，这样对方想继续话题就必须回答上面的问题。 关于外包的话题 有些老哥或许没有很高的学历，也没有很好的背景，或者什么都有但是依然拿不到 offer ，考虑去外包不是一件什么丢人的事，都是为了生活。 但是首先，外包并不意味着轻松，虽然有些岗位确实轻松，但是从我混迹社区的经验来说，外包不仅仅是工资底，也完全没有任何地位（没有歧视老哥们的意思），毕竟"外包同学不要偷吃零食"的梗不是空穴来风。 如果非要去外包，还是建议去一些大厂的外包，例如华为 od ，字节外包等等，基建水平会相对完善一下，办公环境也会好很多，薪资也比一般的外包高不少。 其次，现在的环境不用我说也都知道，就算是外包也要求本科起步学信网可查，所以也可以提前准备好学信网截图。 至于专科的老哥，建议仔细考虑一下转行的可行性。（并非歧视，现实确实很难，就我刷 boss 的经历来说很多外包都找过我，要求清一色是统招全日制本科+学信网截图） 拿到 offer 到这就恭喜你上岸了，虽然可能是从一个坑到另一个坑，但是整个世界都是个草台班子，不用太在意。 如果你有多个 offer 拿不准，最好先跟家人商量，再跟网友商量。因为网友不知道你的情况没有上下文，分析的内容可能是不对的或者不适合你。 *** 感谢你读到最后，这篇帖子是我在其他平台看到mark到的，希望对求职找工作的你有所帮助。 *** 如果还没找到工作，快过年了，开开心心给自己放个假吧！

打工人的一年， 是365天的早高峰和晚高峰， 是无数个加班夜的咖啡香， 是无数次“好的，收到”的回复。 我们用键盘敲击出梦想，用鼠标点击 出希望。 这一年，我们笑过、哭过、累过、也坚持过！

这一年也并不是一事无成， 至少还有 登录成功、下载成功和支付成功， 当然也有很多不足之处， 主要体现在余额不足和流量不足

我的生活状态：要么在做梦，要么在发疯，要么在打工🌚

1.简单记录一天的工作，便于写周/月报。 2. 读书，看电子书，扩展知识面。 3. 戴上耳机听播客、课程或有声书，充实自己。 4.练习公开演讲技巧，提升表达能力。 5. 学习制作PPT，提高工作效率。 6. 尝试副业，培养兴趣。 7.刷招聘网站，了解行业动态。

1️⃣豆包 - 特点：具备出色的多模态能力，尤其在文档阅读、编辑、语音通话、代码编写、图片生成等方面表现卓越。 - 适合用户：需要综合功能、快速响应和大容量输出的用户，如企业办公、内容创作者等。 - 推荐场景：技术文档编辑、多模态内容创作、音乐/视频检索、代码开发。 2️⃣Kimi） - 特点：专注于AI搜索、长文本总结和上下文理解，尤其在网页解析和信息提取方面独树一帜。 - 适合用户：需要长文本处理、信息整合的用户，如研究人员、市场分析人员。 - 推荐场景：长篇文档阅读、信息搜索、知识总结、复杂内容的分析整理。 3️⃣文心一言 - 特点：AI写作能力优异，能高效生成小作文、美文等，理解能力强，适合人机对话。 - 适合用户：创意写作、文案策划、内容创作者。 - 推荐场景：小作文创作、AI互动对话、文章撰写、文案编辑。 4️⃣AIPPT - 特点：在PPT制作上极为出色，能高效设计模板、排版内容，简化了复杂的PPT制作流程。 - 适合用户：经常需要制作PPT的用户，如职场人士、教师、学生。 - 推荐场景：会议汇报、课件制作、项目展示。 5️⃣Gitmind - 特点：导图制作方面的佼佼者，具有高效的信息组织和可视化能力，支持思维扩散和信息整理。 - 适合用户：需要系统性思考和信息梳理的用户，如产品经理、设计师、内容创作者。 - 推荐场景：头脑风暴、项目规划、知识整理。 6️⃣天工 - 特点：音乐生成能力卓越，能够智能生成背景音乐和旋律，为创意音频项目提供支持。 - 适合用户：音乐创作者、音频设计师、多媒体内容创作者。 - 推荐场景：背景音乐生成、音效设计、音频创作。 7️⃣通义 - 特点：在图片生成和编辑领域表现突出，能够生成高质量的图片，适合视觉内容创作。 - 适合用户：设计师、广告策划、视觉创意人员。 - 推荐场景：广告设计、社交媒体图片创作、视觉内容创意。 8️⃣可灵 - 特点：在视频生成和编辑方面居于领先地位，能高效处理视频制作的各个环节。 - 适合用户：视频内容创作者、媒体编辑、市场推广人员。

我觉得不会被替代，但是个体的生产力上限会提高。 首先，关于“替代”，正规开发的流程一定也是有人开发有人 review 的，连真人写的代码都需要 review ，AI 的代码一定是不会直接用于生产上的（逻辑类的很难，界面类的勉强可以）。因此程序员还会有，但如果个别人没有适应 AI 写代码，会被淘汰掉。 其次，关于“个体生产力”，这个主要是跨领域（写自己之前不会写的代码）和效率（快速生成可用的代码）。如果是非常熟悉 AI 的人去写代码，总体的上限是提高了的。 最后，还是那个老生常谈的问题，技术不是一门手艺可以吃到老的领域，需要跟上时代进步，不断迭代。

最近几场面试下来，都不是很满意。在网上看过这样一段内容： «“ 　　有经验的HR识别谎言很容易，通过几个连续性的问题，很容易就让求职者的谎言不攻自破。 　　 　　要圆一个谎言很容易，但是要连续去为多个谎言去辩解，是比较难的，后来可能无法圆谎时候就会很紧张；当然从体态语言，手势等方式也可辅助分析求职者是否在撒慌。面试的诚信确实是很重要的，这也是很多公司选拔人才的必要条件。 　　 　　成绩单和学位，是用人单位选拔人才的依据，但并不是唯一的；据调查，在“公司录用毕业生时最重视的因素”的15个选项中，从高到低的前几位分别是综合能力(60%)、性格和态度(53%)、面试时的印象(34%)、所学专业(28%)、学习成绩(14%)、外语水平(12%)。家庭背景、学历层次、毕业学校知名度排在倒数几位。可见学习成绩和外语水平并不是最看重的，而能力和态度是最重要的；诚信是工作态度重要组成部分，所以诚实不但不会带来麻烦，而且可能有助于面试成功。 　　 　　当然在诚实的基础上适当的包装自己也是有必要的，这是一个提炼加包装的过程，可以提高自己求职的成功率。包装并不是不诚实，而是以更好的面貌展现给用人单位，是成功的关键。”» 对此，大家怎么看？