@housex 感谢推荐哈。因为业务是出海的，目前可能优先考虑 Amazon 或者 Google 的云服务。之前听说有一些创业补助额度，等上线前再去研究一下

大模型时代，工程师的能力可以被放大。以前很多不好解决的用户需求，现在通过 LLM 已经能看到解决的路径了。FOMO 的情绪高涨，不想被这一波技术浪潮给拍在沙滩上。

希望这个能通过这个帖子获取到一些灵感，也希望集众力帮助到一些有同样想法的同学

把领域知识的整个文件（比如 PDF ）导入到向量数据库，利用 lagchain 查询可以在一定程度上达到 finetune 模型的效果。B 站上有相关的详细分享。

ChatGLM2-6B ，十几 G 显存就可运行。我刚组了 4090 的主机，离线大模型跑的挺快的。推理速度感觉比 GPT 3.5 快不少

去年徐汇凌云街道老破小上车，今年入住。漕河泾上班，通勤骑行 20 分钟（踩快点十几分钟）。小区周边生活配套成熟，目前来看体验极佳

暗影火炬城

随便找个公立医院挂个牙科就能拔，我就近找了中山医院拔了 3 颗

TL;DR

可行，我们项目中就有 ocx 控件的使用。
使用 vs 命令行执行 "aximp ***.ocx" 生成对应的 DLL 文件，有了 DLL 就能调用相应的接口了。

有没有机械计算机交叉的方向？
还有考计算机失败不是应该调软件工程的吗...

记得之前看过 Linus 评价 Git 的数据结构很稳定，好的数据结构设计能使代码更容易维护。
在工作中遇到的实际情况也是如此，算法只是程序的一小部分，随着需求的不断更迭，程序也需要不断的重构（当然，良好的设计模式能应对大部分需求的变更）。但如果数据结构出现了无法满足新需求的情况，重构起来会非常痛苦。

需要专门做培训的。

当初我们还从外面请了教练做团队敏捷培训，全体成员达成对敏捷的一致理解才能做好。

这不是某一个领导看了一些敏捷理论，然后拍脑袋向团队提要求就能做好的。

Silent majority

@idoggy 这位大佬从 uml 到设计模式，再到各种编程语言，感觉软件领域查什么都能搜到他的文章和书籍

我选老破小，更看重地段和交通