经纬恒润

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...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

最近发现一个很扎心的现象。很多同学学 Java，真的很努力。HashMap、ConcurrentHashMap、AQS、线程池、JVM、Spring、MySQL、Redis……背了一轮又一轮，PDF 存了一堆，题库刷了一堆，笔记也记了一堆。但最后一面试，还是挂。为什么？因为很多人以为：Java 面试拼的是“你背了多少八股”。但实际上，面试官更在意的是：你是不是只会背八股。这两个事情，看起来很像，其实差别非常大。一、先说结论：会背，不等于会答很多同学准备 Java 面试，方法都差不多：先刷八股再背项目然后临近面试开始突击 JVM、并发、MySQL、Redis希望靠“高频题覆盖率”把面试顶过去这条...