最近在准备校招，研究了一堆AI Agent相关材料，把最有用的几篇整理出来分享给大家。 如果你也在准备AI方向的岗位，这些思路应该对你有用。 📚 必读材料整理 1️⃣ Agent架构必知：从 Prompt 到 Context  来源：阿里云开发者社区  Agent技术的本质升级：Prompt是静态任务入口，Context是动态智能基座。 三阶段架构升级：  V1.0：单一Prompt驱动 V2.0：工具调用 + RAG增强 V3.0：多智能体协同 + 动态Context管理  面试高频考点：记忆管理、推理策略、工具编排、多智能体协作框架 2️⃣ 智能体如何“看懂”界面，精准找到“人想要”的对...

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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...