charslee013

登上了，赶紧签个到领个铜币睡觉去了

坏了今天刚刚充值完

目前还是留在 13.7 (22H123)，没发现升级的必要

@sdasgasrgsdg 如果没问题，那就选 1 咯

@hmxxmh 大部分都是基于开源模型进行微调或者有必要则重新训练整个底膜

我们的话会经历几个阶段: 微调有成效 -> 堆积数据达到峰值 -> 全参训练看看结果 -> 成本太高不如选择商业方案比如说即梦,vidu,nano banana

@huigeer 谢谢老哥指点。关于北京，可以展开说说吗？是觉得汽车赛道的发展潜力比另外两个更大，还是更看重它公司的规模和平台呢？

@a33291 对，线上面试，然后我也准备了作品集 HR ，在正式开始之前可以让双方都有个初步的了解

更重要的是能够让那个面试官注意力集中到作品集里面，进行深挖简历而不是八股考试.

@jackleo120 定居的话，这几个城市我估计都不会长留，所以地点本身我倒不是特别在意。

房租多 2500 是我按通勤 20-40 分钟的标准算的。不巧的是 Offer1 公司在三环内，我在自如上看了下，类似通勤条件的合租基本得 4000 到 5000 了。

1 小时通勤我个人有点接受不了，尤其是考虑到互联网公司加班不少。我问过北京的同学，确实很多人住回龙观那边，通勤一小时以上都算常态，但对我来说还是有点难适应。北方天黑得早冷得快，还是想尽量早点到家。

@Aether 其实树立多个指标来匹配测试的话能快很多，我们之前就是根据功能和业务划分了几个指标，比如说生图质量，推理速度，美学评分，社区支持度等等

目前来看的话能达到我们的指标并不多，很多都是过渡模型比如说 hi-dream,chroma 这种，商业模型倒是简单，基本上调整好提示词能出好图就能出，出不好就直接放弃后续跟进测评了