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...

想做嵌软，佬们拷打拷打

求各位牛爷爷指点

如果你现在还没收到offer，先深呼吸，听我说一句扎心但真实的话：不是你不行，而是你投简历的方式还停留在三年前。最近招聘市场有一个微妙的变化——岗位没少，但游戏规则变了。为什么你投了几十份没回音？因为HR现在筛简历，看的不是你“会什么”，而是你能“解决什么问题”。一位大厂HR总监分享过她的筛选逻辑：结构完整→硬性条件→隐形条件→加分项→人岗匹配。什么意思？如果你的简历只是罗列“我做过什么”“我学过什么”，那在HR眼里，你和隔壁班同学没有任何区别。真正让你脱颖而出的，是你有没有“行业标签”。看看现在的薪资差距就明白了：同样是3年经验，传统行政岗和互联网运营岗差一截，通用开发和垂直行业专家又差一截...