1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...

 找不到实习捏 

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

进程/线程/协程协程解决了什么问题什么是死锁GMPGo的map线程安全吗defer关键词，执行顺序和使用场景MySQL的引擎innoDB的索引结构b+树对比其他结构的优点表多大的数据考虑分表考虑分表是解决什么样的问题分表是设计初期就要做还是中间出现了效率问题再去做redis的数据结构项目中使用过哪些数据结构string，hash，zset什么时候使用多实例本地缓存一致性是否有必要实习的工作合并k个有序链表日常，已挂，分享积下功德hh