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通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...

双非0 offer，26应届学校11月底才放人，没投多少家，感觉都招满了我现在应该找实习吗，简历还应该怎么改求大佬指教

想找后端实习，本硕南邮，求拷打，左边是新改的，右边是旧的，旧的投了简历都过不了

1、自我介绍2、了解过Spring MVC吗3、线程安全问题4、你用过什么锁5、AOP切面类6、数据库分库分表7、MySQL优化8、Linux中查询/结束进程的指令9、场景题（忘记了，答得有点烂）10、没有寿司算法（服了）11、更偏向二次开发还是0-112、注重业务还是代码13、项目拷打反问14、技术栈（微服务，比较底层的代码，偏业务）#牛客AI配图神器#