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那个把代码写得亲妈都不认的同事,最后被劝退了🤷♂️
大家好😁。 上上周,我们在例会上送别了团队里的一位技术大牛,阿K。 说实话,阿K 的技术底子很强。他能手写 Webpack 插件,熟读 ECMA 规范,对 Chrome 的渲染管线了如指掌。 但最终,
年薪 50W 的前端,到底比年薪 15W 的强在哪里?
昨天我看新年第一波简历 看破防了 最近团队缺人,我连着看了一周的简历。 说实话,看得我挺难受的。😖 我发现一个特别普遍的现象:很多工作了四五年的兄弟,期望薪资填个 25k 甚至 30k,但你仔细翻他的
AI 热潮下,对前端er的几个建议
在AI热潮下是对未来被AI替代的担忧呢,还是利用AI 提升自己的竞争力,让AI更好的为自己服务?是挑战还是机遇,取决于你。
都2026年了,我这种老前端苦苦学习还有用吗?
40岁老前端学习记录第6波,看看我2025年下半年都学了哪些前端知识,顺便简单聊一聊在AI时代,学这些东西有没有用。
一次面试让我重新认识了 Cursor
上周面试的时候,面试官突然问我:“你用过 Cursor 对吧,那你知道 rules 嘛?” 当时小爱一愣,把问题听成了Cursor的弱势,本来一张嘴就要编了,结果被面试官及时制止,强行纠正了下发音 没
前端开发,真的有必要学Docker吗?
前几天,我们团队CI/CD流水线挂了,一个新来的前端同事跑来问我:“老大,我本地pnpm build明明是好的,为什么一到CI就报错?” 我看了看日志,node-gyp编译失败。我问他:“你本地的No
MCP + 数据库,一种比 RAG 检索效果更好的新方式!
在今天这一期,我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路,实测比 RAG 效果要好很多。
微调数据集太难搞?我直接手搓一个开源项目!
微调模型想加餐 文献堆成五指山 传统方法泪两行 AI生成总截断 重复问题脑壳瘫 我的项目来救场 分块拆文不心慌 领域标签挂树上 COT答案自动长 数据集格式随便装
想微调特定领域的 DeepSeek,数据集究竟要怎么搞?
我想要微调特定领域的模型?去哪获取这个领域公开的数据集? 手动整理数据集太累了,有没有什么快速标注数据集的方法? 数据集可以用 AI 生成吗?怎么把领域的文献转成可供模型微调的数据集?
小白也能学会,教你低成本微调 DeepSeek,打造私人算命大师模型!
我还看到很多同学对于大模型的理解还存在一些误解,以为本地模型+知识库就是在 “训练“ 自己的模型。为了解答大家的问题,今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用:“模型微调” ,也就是较大家真正的 “调教“
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2021-11-15