通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...

家人们，帮我看看简历有什么优化的，考完研想找份实习干干

项目挺简单的，看起来没什么亮点，大家都是怎么包装项目的嘞(>﹏<)？

1.自我介绍2.问了关于公司的业务3.makefile文件的结构特点？4.makefile里如何写一个LED的驱动模块？5.LED属于哪类设备？一共有哪几种设备类型？6.描述一下STM32的启动过程？7.中断的优缺点说一下？8.STM32是什么意思？GPIO是什么意思？9.GPIO的输入模式有哪些？10.volatile关键字的作用？用过吗？11.malloc和New的区别？12.什么是多态？13.前拷贝与后拷贝？14.IIC的时序说一下？15.现在有其它的工作机会吗？16.工作地点是怎么考虑的？