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实习在弥补自己地缺点，也在发挥自己地特长，只有步入工作才能知道自己哪方面不足，哪方面需要改正，实习让我们成长。

窗口函数是一个统称（也叫分析函数），它并不是一个具体的函数，而是一种 “函数使用方式”—— 把普通的聚合函数、排名函数等放到 OVER() 子句中，就变成了窗口函数。窗口函数的结构是：函数名() OVER (窗口子句)，其中函数名可以替换成多种类型的函数，OVER() 子句定义 “计算窗口”（分组、排序、范围）1.聚合类窗口函数（最常用）基础聚合函数窗口函数用法（示例）作用SUM()SUM(profit) OVER (PARTITION BY shop_id ORDER BY profit_date)分组累计求和（如累计利润）AVG()AVG(score) OVER (PARTITION BY...

感觉还挺难的，还得多练...1. Qwen2.5-vl pretrain 阶段用了哪些数据？分别大概用多少数据量？2. 对齐任务一般放在哪个阶段进行？你在 training 的时候long cot 能力下降了多少，有评估吗？3. 小米的 work 看了吗？4. chartQA 的方向有了解吗？ 你觉得有哪些优化方向？5. MLLM 不做对齐会有什么结果？你有考虑你的场景下做增量预训练吗？6. AI 生成检测你的方法对新出现的生成器来讲，效果如何？有评测过吗？7. 可解释性生成你是如何做的评估？给我讲一讲这几个指标以及为什么起作用。8. sim 评估用什么做的？如果你用 LLM 训一个专门用来评估，和你用 sim 的评估方法有什么区别？用多少数据量来训这个？可以当奖励模型吗？9. MLLM 做 rl 会有提升吗？假如你对 grounding 任务做 rl，需要注意什么

1. 自我介绍您好，我是XXX，目前就读于XX大学计算机科学与技术专业。我的技术方向是Java后端开发，对分布式系统和高并发场景有浓厚兴趣。在技术能力方面，我熟练掌握Java语言和面向对象编程，熟悉Spring、Spring Boot、MyBatis等主流框架。数据库方面熟悉MySQL的使用和优化，了解Redis缓存的应用场景。对多线程编程、JVM原理、网络编程有一定理解。项目经验方面，我做过电商平台、抽奖系统等项目。在抽奖系统项目中，我负责核心抽奖逻辑的设计和实现，包括奖品库存管理、中奖概率控制、防刷机制等。通过Redis缓存和异步处理优化了系统性能，支持每秒上千次的抽奖请求。我的学习能力比...