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...

要了简历逗逗我吗，😭，是不是简历是一坨，请教一下佬，不玻璃心

如题，28届 前端 双非，鼠鼠投了250份简历，约面数为0

12月多考完研想着找个实习先过渡一下1月末线上面了一家深圳的跨境物流公司，JD是负责爬虫，反爬虫，逆向。HR人很好，因为人不在深圳，就说线上面试就可以了，然后因为在校的时候做过几笔类似的物流爬虫订单，就当项目写上去了，HR就问了一下用了什么框架，效率大概是每分钟多少条，怎么应对IP被封等等比较基础的问题，然后问了一些比较深的，比如对于企业网站应该怎么反爬，怎么绕反爬。答的还可以，有一点断断续续的。后面HR就问了一些八股文（？），由于刚考完研，应对的还是很轻松，主要问了下计算机网络的知识（七层网络分别是哪七层），又问了TCP/IP协议那些，不过也没有完全答上来（毕竟408里还是计网分值没那么高）...