1、自我介绍2、项目拷打3、介绍 DeepSeek 与 Manus，以及他们之间区别4、介绍 LLM Decoder-Only 架构Decoder-Only 架构本质上就是只使用 Transformer 里的 Decoder 结构，通过自回归的方式一个 token 一个 token 地往后生成内容。它的训练目标通常是 next token prediction，也就是根据前面的上下文预测下一个 token。它的关键点在于 Masked Self-Attention。所谓 masked，就是当前位置只能看到前面的 token，看不到后面的 token，这样模型才能按从左到右的方式学习生成。整体结...

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

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...