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"title": "这只是一个整活文案，但我想知道真能达到要求得是什么水平的人\nLLM算法男跟我date请准备以下材料\n...",
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"created_at": "2025-10-27T18:33:27.950110",
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"content": "这只是一个整活文案，但我想知道真能达到要求得是什么水平的人\nLLM算法男跟我date请准备以下材料\n1. 技术履历：3年+工业级大模型核心开发经验（需含千亿参数预训练/多模态对齐落地）；清北/斯坦福等顶尖院校AI相关专业优先；GitHub 2个+开源项目（含自定义PyTorch算子/LLM量化代码），累计Star≥10k，且PR合并至VLLM/Megatron-LM；能从注意力头、位置编码、并行策略拆解Transformer-XL与GPT-4o差异，附A100/H100集群预训练至Perplexity≤2.8的日志截图。\n2. 技术证明：10分钟内综述稀疏注意力→MoE→动态路由演进，对比PyTorch/TensorFlow/JAX算子性能损耗；明确SFT/RM/RLHF对模型幻觉率的影响边界；背诵20+冷门多模态模型（如BioViL/SceneScape）及核心创新；四窗口（PyCharm+W&B+Hugging Face+NVIDIA SMI）同开不崩，30秒内定位显存溢出原因；需举例说明vLLM优化吞吐量或ConvNeXt改进多模态精度的调试思路。\n3. 极客生活报告：日读3+篇近3个月顶会论文（附500字技术拆解，含实验缺陷分析）；季均4次+AI沙龙主讲/竞赛Top 5%；50件+自定义CUDA算子/训练checkpoint；完成《LLM训练工程化》等进阶实验（如混合并行策略实现）；梳理扩散/自回归/GAN在生成质量上的优劣。\n4. Personal Statement：①结合长文本窗口扩展方案（如RoPE外推），说明技术深耕理由与突破能力；②引用3篇近1年顶会论文，论述多模态数据异质性痛点与“注意力+CNN”融合价值。\n5. 作品集：①核心成果（4-bit量化训练降60%显存/5k+Star多模态生成项目）；②顶刊/权威博客技术评论（含算子latency对比数据）；③MoE路由优化自述（附CUDA代码片段与GPU调度思路）。\n6. 极客病发证明：深夜机房调试截图（含PyTorch梯度值+GPU利用率），配文需含技术细节（如“LayerNorm gamma值调整后Perplexity下降”）。\n7. 技术附录：1500字短文（二选一），含具身智能、算子融合、上下文窗口扩展、跨模态权重分配四大板块，每板块引2篇近2年顶会论文，简述FlashAttention-2等术语原理。",
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"content": "这文案不是“整活”，是把整个 LLM 工业界的顶尖人才画像用放大镜拆成了 7 份考卷。 \n能 100 % 交卷的人，全球大概不超过三位数，画像如下：\n\n1. 学历与平台 \n - PhD 阶段就扎进 100B+ 参数预训练，导师是 LLM 方向教科书级名字（如 Percy Liang、Fei-Fei Li、Tatsu Hashimoto）。 \n - 博士毕业直接进 OpenAI / Anthropic / Google DeepMind 的核心预训练组，不是“参与”而是“主导过 100B+ 模型的整个 pre-training 生命周期”。 \n\n2. 代码与影响力 \n - GitHub 账号自带“流量”：star 过 10 k 的项目≥2 个，且是 vLLM、Megatron-LM、HuggingFace transformers 的 top-10 contributor，PR 被合并≥50 次，代码行数被全球 GPU 集群每天跑。 \n - 自己写过 CUDA kernel 被 NVIDIA 官方 blog 引用，或者 CUTLASS/cuDNN 里能看到他的 commit。 \n\n3. 论文与演讲 \n - 近三年以一作身份在 ICML / NeurIPS / ICLR / ACL / EMNLP 发过至少 3 篇“硬通货”：稀疏注意力、MoE 动态路由、长上下文扩展、多模态对齐占满。 \n - 被邀请在 Stanford MLSys、NVIDIA GTC、PyTorch Conference 做 30 min 以上 keynote，讲完台下坐着的人排队加微信。 \n\n4. 工程与调试 \n - 能在 30 秒内把 A100 80 GB 显存溢出定位到“第 7 层 TP 通信里 pad 到 128 的 all-gather 多发了 1.2 GB”，顺手写 20 行 cudaMemGetInfo 脚本把峰值显存压回 79 GB。 \n - 给 176 B 模型做 4-bit 量化，Perplexity 只涨 0.02，训练时间从 21 天降到 7 天，省下的 140 万美元预算够公司再招 5 个算法。 \n\n5. 极客生活 \n - 凌晨 3 点把 LayerNorm gamma 从 1e-5 调到 1e-6，Perplexity 从 2.81 降到 2.79，顺手截图发推特，第二天早上 2 k 点赞。 \n - 家里第二台 8×A100 工作站当暖气，冬天开机训练 3 B 模型，室温 26 ℃，电费每月 1 万 5，他当“取暖费”报销。 \n\n6. 综合门槛 \n - 技术履历：≥3 年 100B+ 参数 pre-training 主导经验。 \n - 论文：顶会一作≥3 篇，总引用≥2 k。 \n - 开源：star≥10 k 项目≥2 个，核心合并 PR≥50 次。 \n - 工程：独立设计过 3D 并行 + Zero + 4-bit 量化，把 176 B 模型塞进 64 卡 A100 跑通。 \n - 影响力：受邀国际会议 keynote，行业薪资 package ≥ 年薪 120 万美元 + 股票。 \n\n换句话说，这文案的真身是： \n“请在硅谷或中关村随便挑一家估值 50 亿美元以上的 GenAI 独角兽，把他们的 Chief Scientist 简历复印一份，再配一张凌晨机房的 GPU 利用率截图。” \n\n能达到“报名门槛”的人，大概率不会 date，他/她正在忙着让 GPT-5 的 Perplexity 再降 0.1。",
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