1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

ssob沟通和提交简历10：1正常吗，好多送达不回的，找个实习好累啊简历如下，求锐评

1、Function Calling 和传统工作流有什么区别？传统工作流是提前把流程写死，比如先做意图识别，再查知识库，再调接口，最后生成答案。它的优点是稳定、可控、方便测试，缺点是灵活性差，场景一复杂就要不断加规则。Function Calling 是把“什么时候调用工具、调用哪个工具、参数是什么”交给模型决定。它更灵活，适合开放式任务，但稳定性会差一些，容易出现乱调工具、参数错误、重复调用的问题。线上一般不会纯用其中一种，常见做法是：主流程用工作流控住，局部节点再放给模型做 Function Calling，这样既有灵活性，也不至于失控。2、多轮对话里上下文太长了怎么处理？不能把所有历史对...