520那天晚上，公司正在为618忙得热火朝天，我却一个人坐在会议室里哭01 少年心事当拿云我本科是电气工程专业，19年跨考了计算机，靠着小公司实习的跳板，21年面进了阿里的暑期实习。实习入职给我的评级是B，不过做了三个月之后，实习转正答辩也不错，结果当天就给我的评级提到了A，22年正式入职。就这样到了23年上半年，接了个大项目，是对我个人能力提升巨大的一个项目，跟在组里的一个资深的P7后面做，跨了三个事业群去推动一件事情，他负责统筹协调，我负责技术实现，学习到了很多相关技巧，很多横向合作的能力都是在这里练出来的。这个时候我觉得我好像还可以，在大团队的同期里面应该算是比较靠前的，两年升P6应该是...

记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似，从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面，三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了，实在太累+心态不稳，一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着，最后活也不想干，面试也不想面感谢字节收留了，听说强度不小（早10晚10），好在base在广州，希望顶住😥😥

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...