ok，现在项目重新启动后，在上面的checkResolver()方法里打断点，这时发现multipartResolver有值了，说明装配成功了。兴致冲冲地把项目里很多依赖的版本都统一了一下，确保子模块都是用的父pom里声明的版本号，并且maven也reload了好几遍，结果：他妈的Controller的file参数还是null。问了下deepseek，ds告诉我可能是请求体被项目中的过滤器或拦截器

词表是每个大模型的身份证和语言基因，决定了模型如何看待文本。不同模型因目标语言、领域和算法选择差异，会采用完全不同的词表设计。这也是同一段输入在不同模型中表现各异的原因之一！

反向传播是大模型训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对所有参数的梯度。其工作流程分为前向传播（计算预测和损失）和反向传播（逐层计算梯度），结合梯度下降优化参数。反向传播的优势在于高效复用中间结果，避免重复计算，尤其适合大模型的分布式训练和显存优化。PyTorch等框架自动实现这一过程，开发者只需关注前向计算。

优雅地封装返回值

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kafka消费者的group id从哪里获取