大语言模型关键技术概览规模扩展：早期的研究主要关注模型参数规模所带来的性能优势，最近的工作则是加大对于高质量数据的规模扩展。数据工程：首先，需要对于数据进行全面的采集，拓宽高质量的数据来源；其次，需要对于收集到的数据进行精细的清洗，尽量提升用于大模型训练的数据质量；第三，需要设计有效的数据配比与数据课程，加强模型对于数据语义信息的利用效率。高效预训练能力激发：多种高级提示策略，包括上下文学习、思维链提示等，通过构建特殊的提示模板或者表述形式来提升大语言模型对于复杂任务的求解能力。人类对齐：首先训练能够区分模型输出质量好坏的奖励模型，进而使用强化学习算法来指导语言模型输出行为的调整，让大语言模型...

字节来信了，说是要让我去当他们的实习生，信中言语，近乎恳求，怎么办，议一下吧

现在开始投简历已经废了吗，有几家是同意我的简历做进一步筛选，大部份都未读，还有已读不回的，牛友们我该怎么办啊，不想考研，要转赛道吗，测试？运维？

阿里云暑期实习java后端面经（摘自优秀牛油！）2.20 部门A一面1.自我介绍2.实习拷打3.八股      1.讲讲深拷贝和浅拷贝      2.写代码的时候咋深拷贝，咋浅拷贝      3.trycatchfinally都是干啥的      4.try里面有return的话，执行过程是怎么样的      5.多线程的时候都会自定义线程池，讲讲线程池的原理      6.线程池是什么模式的体现，如何实现生产者和消费者的解耦的，讲讲你的理解      7.解释解释CAS      8.你比较比较你见过的垃圾回收器      9.spring的ioc和aop如何理解      10.autwi...