前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...