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...

真的没法子了，彻底绝望了😑😑😑

首先是个很小的公司，实习生和正式工工作没区别，正式工几乎每天无偿加班。java开发实习生工作量很多，没有人教你，要求无偿加班，并且是纯外包公司，buff叠满了

现在已经 5 月份了，暑期实习这波基本就是该投的赶紧投、该准备的赶紧准备的时候了。很多同学前面一直在学板子、做项目、补八股，结果真正开始投的时候反而有点发懵，不知道企业一面大概会问到什么深度。尤其是嵌入式这个方向，很多人一开始准备的时候容易跑偏。要么就是一直刷 STM32 外设配置，觉得把串口、中断、PWM、I2C 都会了就差不多了；要么就是光背概念，背了一堆 volatile、指针、RTOS、通信协议，真到了面试里又接不上项目。其实一面的特点很明显，不一定上来就问特别深，但一定会围着你的项目、基础知识、调试能力、系统理解去展开。你说你做过单片机项目，他不会只听你讲“做了什么功能”，更想知道你...