实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...

时间过得真的好快啊，五个月一眨眼就过去了。本来之前打算run的，但考虑到被迫休学了，学籍过不了审批，而且部门里面的人都很好，索性就一直留下来了。虽然没做过什么太难的需求，但这几个月真的学到了很多。部门里的人技术都很强而且很有耐心，靠着看文档看代码和问他们，也是受益匪浅。团，秋招有缘再见👋我的下一段征程会在哪呢

伟大，无需多言

题干解析 题设给予我们6种砝码，分别个，要求我们返回这些砝码能够组成的总重种数。 算法思路 本题可以进行一些转化，我们设定我们有一个承重为i的背包，设定状态值dp[i]表示装满这个背包的方案数。由此我们能够将整个问题转化为求dp数组，最后统计dp数组种的非零值的个数然后输出即为答案。 通过以上转化，我们将问题转化为一个背包DP问题。理论上本题数据量不大，能够直接转化为0/1背包进行求解，以下内容为对其进行二进制优化后的解法，通过将总数进行二进制拆分，优化时间复杂度。 实现代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int mai...