Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...

何意味

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

如果春招能重来，我会把精力死磕在项目深挖和AI工具提效上，而不是焦虑地海投。现在回头看，面试官根本不在乎你背了多少八股，他们只看你是否真的解决过复杂场景的痛点。如果是现在，我会把简历里的水项目全删了，只留最硬核的，把精力放在彻底搞透大数据底层的逻辑上，把Doris、Kafka、Flink CDC的架构原理吃透，去死磕一下工业级海量数据并发写入的性能调优。而且，我绝对会早点把Cursor、Claude Code这些AI编程原生工具用熟，把日常敲代码和造测试数据的效率提上来，用省下的时间去深度复盘每一次面试的录音，而不是像无头苍蝇一样每天刷新招聘软件。与其为了拿Offer而焦虑，不如沉下心把核心技...