在大模型训练中，数据质量 > 数据数量 > 模型架构已成为行业共识。而Token作为模型的基本输入单元，其重复率、分布、训练轮次✅ 模型是否过拟合 / 欠拟合✅ SFT阶段能否高效迁移预训练知识✅ 推理时是否出现"复读机"或"幻觉"💡面试核心认知面试官不只想听"数据要去重"，更希望你理解重复Token如何影响梯度更新、损失曲面与泛化边界。1️⃣预训练阶段：去重是底线，多样性是上限，监控重复梯度是

本文系统梳理了向量检索技术的演进历程和核心考点，涵盖从基础算法到工业级解决方案。主要内容包括：1）技术演进脉络，从暴力检索到云原生向量数据库；2）核心算法对比，分析Annoy、Faiss等工具的优缺点；3）工程实践要点，如参数调优、索引选择策略；4）混合查询方案，结合ElasticSearch实现语义与关键词联合搜索。文章强调没有"最优"算法，需根据数据规模、维度、更新频率等维

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取、知识图谱、智能问答等任务的基础模块。在工业界，NER 广泛应用于：🏥 医疗：识别病历中的疾病、药品、手术名称⚖️ 法律：抽取合同中的主体、金额、时

鸿蒙操作系统通过分布式原生架构重构了传统操作系统的边界，将设备降维为能力容器，以用户场景为中心动态编织能力网络。其内核层软总线、框架层元能力和应用层能力组合的创新设计，实现了跨设备的时空解耦体验。然而这种范式转移也面临一致性、安全和开发者认知三大悖论。鸿蒙的探索为未来操作系统向泛在计算基座演进提供了重要启示，可能重塑人机关系为能力共生模式。这一架构革新不仅关乎技术实现，更代表操作系统演进方向的根本

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《鸿蒙6.0全栈开发实战指南》摘要： 本文深度解析鸿蒙6.0(NEXT)技术体系，聚焦纯血鸿蒙时代的开发变革。核心内容包括：1) Stage模型架构与Ability生命周期管理；2) ArkUI状态管理三级体系(@State/@Link/@Observed)的性能优化方案；3) 响应式布局在折叠屏等多端设备上的工业级实现；4) 冷启动优化等10条大厂级性能法则。通过电商场景案例，展示了从0.78s

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大模型落地全景图：99个标杆案例揭示产业智能化路径 2024年，中国大模型产业从技术竞赛转向价值落地，99个标杆案例覆盖45个行业，展现出三大核心趋势： 关键技术突破：RAG技术和AI Agent成为主流支撑手段，80%案例采用RAG解决专业知识和数据安全问题； 行业深度赋能：医疗领域实现临床工作流重构（病历生成效率提升67%），金融领域构建千亿参数垂类模型（证券行业NL2API创新）； 商业模式

大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如 GPT 系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源

《工程类SCI期刊投稿全流程指南》为机器人、自动化等领域的科研新人提供实用投稿策略。指南强调精准选刊（理论/应用/交叉类型判断）、盲审识别技巧（IEEE/Elsevier/Springer多为单盲）和核心材料准备（Cover Letter突出技术贡献点、声明规范模板）。关键提示包括：实验需实物验证规避拒稿、与最新方法对比、明确创新点表述，以及格式合规性检查（返修必须用.docx）。全文以工程问题解