将企业的知识与大型模型相结合，按照从极端到极端的顺序进行排列。最极端的情况是重新训练模型，其次是微调（fine-tuning），再往右是提示工程（prompt engineering），即编写更优质的提示词。更偏向右中端的方案是嵌入（embedding），也称作检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。张一鸣提出了一种位于中间的方案，即长上下文（long context）。如果你的上下文信息长达10兆token，这个庞大的上下文可能足以掌握全部相关信息。
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11-02 12:05
西南交通大学 用户运营
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10-26 01:13
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早稲田大学 人工智能
拓维科技 AI算法工程师
10月23日 一面自我介绍介绍transformer架构，说了encoder block包含哪些层，讲了add norm，推了一下QKV公式，简单讲了一下encoder only和decoder only挖项目： 为什么用lstm做缺失数据填充： 任务可以被抽象成时序任务挖项目：为什么把脑电信号抽象成图懂模型压缩/知识蒸馏吗？不懂懂大模型finetuning吗？不懂，懂prompt engineering被告知主要做端策部署，到这里就懂了反问，主要做什么业务的，为什么选鸿蒙作为公司发展方向端测部署为什么要求模型压缩/量化，直接部署在云端的问题是？面完就知道凉了，因为方向不一样。第二天收到感谢信。
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10-28 19:53
门头沟学院 产品经理
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10-30 23:40
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武汉大学 产品经理
OPPO IoT产品经理一面挂经
#非技术面试记录# 🧷自我介绍🧷哪段实习让你比较有成就感？ - 追问: 困难但是克服，让你有成就感的事？🧷有一些金融相关实习，为什么不想做金融，想做产品经理？🧷你认为你有什么特质是符合这个岗位的需要的？🧷身边的人对你的评价🧷兴趣爱好（含兴趣领域的追问）🧷你对3C数码产品的了解？🧷有耳机和平板两个组，更倾向去哪个？🧷反问 时长大约半小时，面试官真是大善人，循循善诱，还帮我梳理了我对于产品来说有哪些问题，梳理完又很真诚地安慰说不过我还是个非常优秀的人🥲虽然面完过了一小时登系统就看到已经被挂了，但很感谢面试官！！跟某些大厂pua风格的面试形成了很鲜明的对比。、 #OPPO#  #产品经理#
查看10道真题和解析 非技术面试记录
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10-29 16:59
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济南市历城第二中学 算法工程师
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海尔智家 研发 年包22 硕士211
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