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...

本人27届双非学院本，目前八股背了一小部分，算法没怎么刷，第一个项目是跟着老师做的，第二个项目是星球的一个老项目，现在星球新项目感觉现在来不及跟了，很多技术栈都没学过，就找了个老项目自己vibe coding了一个ai板块加上去了，现在找暑期还有机会吗😭😭😭，现在还没敢投简历，准备的太少了，起步太晚了😭😭😭😭