今天答辩顺利结束了，意味着我的硕士生活真的要画下句号了。回到宿舍，拿出论文，长长的三年时间最后浓缩成胶装后薄薄的一本，有点怅然。翻开致谢，不知为什么，想到了自己这三年，以及本科以来这七年经历的一些事情。也许是offer还没有最终确定，想到了很多关于实习的人和事。想记录些什么，又不知该去哪里说，那就写在牛客吧，算是和过去的自己告个别。想到实习，脑海里第一个蹦出的总是帆软，这些年一直很坚定的认为，是在帆软的四个多月，让我坚定了做hr的方向，也让我觉得，职场也没那么多勾心斗角，遇到的人大家都很好。在帆软的每一次加班，都是自己认为应该为这个岗位付出的，是我应该做的，从来没有人强制我到点不下班做些什么。...

午休完裸面，网易某部门。 困死我了😵

这两个项目都是自己vibe coding出来的，简历是AI生成优化的，其中还有很多东西是不懂的。求大佬指点🙏🥹

Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...