把自己当AI，最消耗Token的是什么

1. 从 R-CNN 到 Faster R-CNN 的演变R-CNN：Selective Search 提候选框，逐框CNN提特征，慢。Fast R-CNN：整图卷积 + RoI Pooling，共享特征，速度提升。Faster R-CNN：引入 RPN 生成候选框，实现端到端 two-stage 检测。2. 目标检测 two-stage 模型有哪些？典型 two-stage：Faster R-CNNMask R-CNNCascade R-CNN特点：精度高，尤其对小目标和复杂场景更稳；但速度一般慢于 one-stage。3. 说一下 NMS 的处理思想NMS（非极大值抑制）用于去重框：按置信...

刚收到一个上海威派格水务公司的offer,是做企业内部系统的，感觉可能就是crud，牛叔们推荐去吗？本人27双非本，很普通的那种双非，第一点实习也不是互联网公司，在纠结这个去不去

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...

目前组内就我一个实习生，今天没派活就让我自己学go，是摸了会鱼被发现了吗