不吹不黑，就讲讲我自己看到的。2024届本科上岸，目前在上海张江某原厂写BSP，裸机/RTOS/Linux内核都碰，年包税前45w base。在这一行不算多猛，但摸爬滚打这一年多，多少有点东西可以聊。背景前情学校是某985的异地校区，大一大二参加过一些嵌入式比赛，成绩一般般，主要是给简历凑点东西。那段时间其实心思在C++上，琢磨着转互联网。大三才意识到该找实习了，套了个模板把简历填完，海投几天捞了几个offer，最后去了北京某RISC-V厂——虽然进去之后做的还是ARM SoC那套。本来想拿转正，但卡在本科学历上没成，刚好赶上九月，干脆回学校冲秋招。那时候手里已经有几个offer兜底了，心态没...

给点建议吧，找不到实习了😭  

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～

Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...