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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...

项目都是知识星球上找的,自动化脚本海投一周一个面约不到,道心破碎了

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～

前言：这篇文章写给谁？ 如果你符合以下任何一种情况，这篇就是给你写的：  ✅ 开发转测开：干过Java/Python开发，现在想试试测开岗位 ✅ 岗位选择困难：同时面测开和开发，不知道重点准备哪个 ✅ 双背景求职：会写代码也懂测试，但不知道面试官关注什么 ✅ 职业规划纠结：不确定未来走开发还是测开路线  根据我自己的面试经历和观察身边同学，发现至少30%的求职者分不清测开和开发面试的侧重点。 我见过身边同学拿着开发简历去面测开，在算法题上表现完美，却被"设计登录框测试用例"问懵了。也有人用测试思维去面开发岗，讲了一堆质量保障，但系统设计题答得支离破碎。 关键是：测开和开发看...