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...

午休完裸面，网易某部门。 困死我了😵

很多人写嵌入式简历，最容易堆上去的词就是 UART、SPI、I2C、CAN、以太网、Linux 驱动、BSP、FreeRTOS、DMA、中断。这些词本身当然没错，问题在于只要简历里出现得够多，面试官通常不会再按“名词解释”的方式问你。现在更常见的追问方式，是挑一条你项目里真实存在的数据链路，从外设收发开始，一路往上问到中断、DMA、缓存、任务切换、驱动接口、异常恢复、日志定位，再回到为什么这样设计。答得出来，说明你真做过；答到一半就散，说明大概率只是配过、调通过、抄过一版能跑的代码。最近公开面经、岗位要求和讨论里反复出现的几个方向也很一致：Linux、RTOS、驱动/BSP、C/C++、通信协...