“同学，你简历上这个‘互联网+’金奖很有分量啊！” “哇，ACM区域赛银牌，技术底子肯定很扎实！” …… 这样的赞美，我在大二、大三的时候听过无数次。那时候，我和身边许多同学一样，坚信一条“真理”：竞赛拿奖=好Offer。于是，我们逃课打比赛，熬夜写本子，为了一个省奖争得面红耳赤。简历上密密麻麻的获奖经历，曾是我们最大的底气。然而，站在2026年春招的尾巴上，回望过去半年的求职路，我却想泼一盆冷水：大学生多竞赛，真的就更好就业吗？答案可能并不像你想的那么简单。竞赛光环下的“虚火”不可否认，竞赛确实能证明一个人的学习能力、团队协作精神和抗压能力。在简历初筛阶段，尤其是面对大厂的技术岗或产品岗时，...

快，各位大神，给我分享分享经验

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...