敲完最后一行代码注释，把今天改好的版本提交到Git仓库，我靠在椅背上，拉开一罐冰可乐，灌了一大口，气泡冲得人脑子一麻，爽得不行。今天是我来这家工业自动化公司做嵌入式开发实习的第35天，也是我入职以来，第一次独立完成的功能模块，顺利通过了测试组的验证，没有打回，没有致命bug，mentor在部门群里@我，说了句“干得不错”。而就在一个月前，我还是个连公司开发环境都搭不明白，站在mentor工位旁，连问问题都要在心里打三遍草稿的纯纯菜鸡。拿到实习offer的时候，我在宿舍和哥们吹了半宿的牛，说终于能进正经企业干技术了，结果入职第一天就被浇了盆冷水。mentor给我发了公司的开发文档和环境配置教程，...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...