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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...

从25年6月到现在，没停过，薪资依旧3k。求超越😼

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

网易游戏二面面经   自我介绍，并挑一个做得比较好或有成就感的项目，介绍你负责的工作、遇到的问题及解决方法。   项目相关   epoll的触发模式有了解过吗？   协程了解吗？   如果让你自己实现一套协程方案，需要关注什么问题？核心是什么？上下文怎么维护？     关注点 说明     1. 上下文保存与恢复 需要保存寄存器（栈指针、程序计数器、通用寄存器）、信号掩码、浮点状态等，以便恢复执行。   2. 栈内存管理 每个协程需要有独立的栈空间。如何分配？大小固定还是动态增长？如何避免栈溢出或内存浪费？   3. 调度器设计 协程何时主动让出（yield）？调度器如何选择下一个运行的协程（...