感觉不实习心痒痒，因为本身导师不让偷跑实习，所以这次投递优先投远程，然后投深圳的厂。投递的岗位主要是大模型和audio。先后投了三星研究院，第四范式，MS，MSRA，字节，腾讯，百度，IDEA，这里记录一下面试过程。腾讯和字节没有约面，四范笔试没过，其他的都约面了，但确实转纯AI后自己履历太垃了，到处碰壁，有好机会也因为不能线下实习就吹了，准备沉淀到12月再投一波。

在写论文的过程中投了近一个月的实习，终于拿到了满意的offer。之前由于对自己的实力没自信不敢投实习，但在逐步获取正反馈后，我发现招实习并没有那么难，你只需要达到六七十分就够了，不用苛求拿一百分。正如电棍的一句话：只要勇敢起来就行了。拿到offer之后，我准备写一篇面经，并分享找实习的感想。（虽然过了八个月才发出来）。

我写这种闲谈一般没啥逻辑可言，想说啥就说啥。

我于2022年6月在B站刷到了北河三老板老板Carson介绍鸡尾酒的视频，当时看了他系统的讲解后感觉对鸡尾酒的了解收获蛮多的（但并没有关注他）。再一个月之后，我又在B站刷到了他在成都开了家名字叫北河三的酒吧的视频，当时就有了探店的想法。但由于本人的行动力过于低下，即使有Casio陪着我去喝酒也只去过两次北河三，一次在23年2月，另一次在23年9月。

虽然来喝酒的次数少，但这两次我都被Carson的鸡尾酒深深折服。另外，这里不仅酒挺好，陪着我的人更是nice，Casio在喝酒时传递的信息以及对于业界的各种看法让我豁然开朗，稍微吹开了我内心困惑的乌云。这篇闲谈会先评价北河三的酒，然后再记录一下当时Casio向我传递的比较有价值的观点以及自己的思考，以便自己之后再迷茫时可以借助这些方法论来思考和分解问题。

Gensyn是一种分布式AI模型训练的协议，利用模型并行进行分布式训练、IPFS进行数据集分发和存储、学习证明确保训练的真实性和有效性，加密货币进行激励。

随着Submission deadline is now这几个字出现在USENIX Security 2023的投稿网站上，如地狱一般的改论文环节结束了。就像仙侠小说中的闭关修炼，随着论文从破败不堪到勉强不错，我的写作能力也有了较大突破。虽然连续七天每天改十多小时的论文很辛苦，但是这个经历确实让我收获满满。趁健忘的我还记得，我想结合这七天改论文的经历以及感想，说一下我目前理解的论文写作方法。

仔细想想，自己因为准备保研已经半年没有更新过博客了。这半年时间发生了很多事，我的心路历程如下：自信满满充满希望 -> 不紧不慢 -> 备受打击 -> 接受平凡。我这篇文章并不是想写一篇保研经验贴，而是分享一下这段时间的感想：人的一切焦虑的根源是自己的价值观和错误的定位，接受自己的平凡，跳出小圈子，即时休息和自己和解才是真理。

在反复纠结两个月后，本人最后还是选择之后整音频方向，以后会将自己学音频相关的笔记放到博客上，先学习音频分类吧。

最后吐槽一下：密码学真的是Bar又高又吃不饱饭，虽然有20和21年很多大厂在政策影响下招了隐私计算岗，但这几年已经不会再招多少人了（几乎只有蚂蚁和华为有位置），区块链厂更不说了主打的就是不稳定。

吹了这么多牛，还是要讲具体技术的，就从我最早接触的属性基加密 (Attribute-based Encryption, ABE) 开始吧，第一篇文章主要讲属性基加密的基本概念，包括属性基加密是什么，需要用到哪些前置知识。

这个问题来源于我做的IDEA：AI模型版权认证，我们想利用AI模型中的权重来传递公共参数，实现基于零知识证明的可证明安全的版权认证（当然这个思想除了版权认证，肯定还有一些其他的应用场景）。但是这里有个challenge，由于模型本就可以通过重训练等方式修改权重，攻击者完全可以破坏模型中嵌入的公钥，即使攻击者只破坏了少量的bit，依然会导致传递的公钥不可用。这个challenge如何解决呢？

最近在看去中心化身份（DID）和Web3，在这里写一篇笔记。说实话，这个领域目前还处于摸索阶段，真正落地的项目不多。刚接触的人对Web3.0的描述只能停留于加密货币、区块链、去中心化、数据所有权、反垄断等花里胡哨的关键词（蛮符合我对区块链的刻板印象的）。