具身智能研究聚焦于开发能在真实环境中感知、决策和学习的物理智能体，被视为实现通用人工智能的重要路径。该领域面临开放环境适应性挑战，主要采用分层决策（模块化规划执行）和端到端决策（直接输入到输出映射）两种范式，分别具有高可解释性和数据效率优势。研究涉及模仿学习、强化学习、迁移学习等方法，结合世界模型和扩散模型提升环境建模能力，并通过动态运动基元（DMP）实现运动控制泛化。当前趋势强调多模态融合与语义

具身智能研究聚焦于开发能在真实环境中感知、决策和学习的物理智能体，被视为实现通用人工智能的重要路径。该领域面临开放环境适应性挑战，主要采用分层决策（模块化规划执行）和端到端决策（直接输入到输出映射）两种范式，分别具有高可解释性和数据效率优势。研究涉及模仿学习、强化学习、迁移学习等方法，结合世界模型和扩散模型提升环境建模能力，并通过动态运动基元（DMP）实现运动控制泛化。当前趋势强调多模态融合与语义

又模拟面试了一次：1、为什么转专业？大一结束不能转吗？2、哈希冲突的解决方法？3、lora的本质为什么会有效？因为QKV矩阵本质上都是低阶的4、秩是什么意思？ 极大线性无关组5、为什么会过拟合？ 本质的原因是什么？ 模型规模过大，改进的方法也是要降低模型的规模6、梯度消失和梯度爆炸的本质的原因是什么？链式法则7、创新点？8、代码量多少？做了多久？1000多行，半年左右9、MLP 英语全程是什么？M

一种将信息检索系统与大语言模型的生成能力相结合的技术框架。和。索引：目的是把杂乱的非结构化文档，处理成计算机便于快速查找的格式。有基于关键词的索引和基于语义的索引。检索：不同的索引结构对应不同的检索方式，可以根据关键词和根据语义进行检索。

0.介绍bert模型的整体结构？embedding->encoder->输出1. embedding由哪些部分构成：2. encoder层的作用是啥？由哪些部分组成？通过信息交互，获得上下文信息FFN，多头注意力机制，残差连接3.介绍一下自注意力机制？作用是让每个序列token 和其他序列token建立连接。做法是将输入映射为Q，K，V，向量，根据Q，K点积得到相关性分数，÷根号d缩放，（防止点积