1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...

过了，云智真tm香啊。😜

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1、请做个简单的自我介绍您好，我是[姓名]，[学校][专业]毕业，有[X]年Java开发经验。技术栈方面，我熟练掌握Spring全家桶、MyBatis、Redis、MySQL等主流技术，对分布式系统和微服务架构有比较深入的理解。项目经验上，我主要负责过电商平台的核心业务模块开发，包括商品管理、订单处理、支付对接等，日均处理订单量在50万左右。在这个过程中，我解决过不少生产环境的性能问题，比如通过引入Redis缓存和数据库索引优化，将接口响应时间从800ms降到了100ms以内。我比较注重代码质量和系统稳定性，平时也会研究一些开源框架的源码，持续提升自己的技术能力。2、Redis的持久化方案有哪...