现在已经 5 月份了，暑期实习这波基本就是该投的赶紧投、该准备的赶紧准备的时候了。很多同学前面一直在学板子、做项目、补八股，结果真正开始投的时候反而有点发懵，不知道企业一面大概会问到什么深度。尤其是嵌入式这个方向，很多人一开始准备的时候容易跑偏。要么就是一直刷 STM32 外设配置，觉得把串口、中断、PWM、I2C 都会了就差不多了；要么就是光背概念，背了一堆 volatile、指针、RTOS、通信协议，真到了面试里又接不上项目。其实一面的特点很明显，不一定上来就问特别深，但一定会围着你的项目、基础知识、调试能力、系统理解去展开。你说你做过单片机项目，他不会只听你讲“做了什么功能”，更想知道你...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

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...