适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
损失函数（Loss Function）：损失函数（或称为代价函数）是衡量模型预测输出与真实标签之间差异的函数。通过最小化损失函数来优化模型参数，使得模型能够更准确地预测未知数据。
均方误差（Mean Squared Error, MSE）：常用于回归问题，计算预测值与真实值之差的平方的平均值。
优点：计算简单，易于求导。
缺点：对异常值敏感。
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：常用于分类问题，特别是多分类问题。
优点：能够很好地处理概率输出，并且对概率的微小变化敏感。
缺点：在类别不平衡时可能需要调整。
骰子损失（Dice Loss）：用于图像分割任务，特别是医学图像分析，直接优化分割精度。
优点：直观的优化目标，直接针对分割准确度。
缺点：在预测分割图非常小时可能导致训练不稳定。
