1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

刷到这个话题，想从技术成长和职业发展的角度，聊聊我的实习经历。作为计算机科班生，在学校里我总觉得，自己会写Java、会做课程设计、背熟了八股文，就算是合格的程序员了。直到去杭州一家互联网公司做后端开发实习，我才明白，学校里学的东西，和真实的工业界，隔着一道巨大的鸿沟。而让我突然觉得“这次实习值了”的瞬间，不是拿到了多少工资，不是被leader夸了一句，也不是靠实习拿到了offer，而是我独立解决了一个线上高并发场景的性能瓶颈，把接口响应耗时从2s优化到了200ms以内，方案最终被全组采纳推广的那一刻。事情是这样的，我们组负责的商品详情接口，在大促压测的时候，响应耗时严重超标，并发量一高就频繁超...