“入职体检通过了吗？”——这句话几乎是职场新人的“必答题”。很多人以为只要没乙肝就万事大吉，但事实上，国家早已明令禁止入职体检检查乙肝（特殊行业除外），真正让很多人“折戟”的，往往是那些看似普通却被忽视的指标。以下五个隐藏原因，尤其需要提前警惕。01、肝功能异常肝功能里的ALT（谷丙转氨酶） 和AST（谷草转氨酶），是入职体检的“高频淘汰项”。正常情况下，ALT和AST的参考范围多为0-40U/L，若超过正常上限2倍（即＞80U/L），大概率会被要求复查；若持续升高，甚至可能直接被拒。●为什么被刷？企业会担心这背后隐藏肝炎（如甲肝、丙肝）、脂肪肝、肝损伤等问题——前者可能有传染性，后者可能提示...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...