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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...

双非大三还没实习 面了三家就东软这个过了 要去不

来个人锐评一下复试简历

这场高通嵌入式软件开发面试整体节奏很快，面试官不是按八股顺着问，而是从项目、系统、内核、同步、内存、驱动和升级链路里不断切换，基本属于一旦某个点答得浅，就会立刻往底层追。体感上更看重两件事：第一是 Linux 和嵌入式系统基础是否成体系，第二是能不能把项目里的真实设计、问题定位和工程取舍讲清楚。准备这类岗位，单靠背题不够，很多问题都带着“继续往下挖”的味道。题目总结进程切换发生时，内核最少需要保存和恢复哪些核心上下文，哪些内容不是每次切换都必须完整重建的？select、poll、epoll 在底层事件通知机制上的差异是什么，为什么高并发场景下通常不会继续用 select？如果一个驱动里同时有中...