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...

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

两个项目一个是黑马点评 一个是随便找的agent项目 黑马点评讲解看了一半有必要看完么或者换一个别的项目 那个agent项目也只是看了一半 友友们给点建议😭 格式问题和内容问题都可以谢谢了😭

写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂，"又一个收割焦虑的转行帖"；另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章，AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑，时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI，或者已经在转的路上，希望能给点参考。 一个反共识的开场：你以为进 OpenAI 的人都是博士？ 先讲个故事，跟我没关系，但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队（就是搞文生视频那个）一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思： Will DePue，密歇根大学计算机系，直接辍学了。17...