打工日记|0925

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...

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1、自我介绍2、讲一个你做过的最有代表性的 Agent 项目3、如果让你设计一个通用 Agent 框架，你会怎么设计我会把它拆成六层。最上面是接入层，处理用户请求、鉴权、限流和会话管理。下面一层是理解层，负责意图识别、槽位抽取、风险识别和任务分类。再往下是规划层，根据任务复杂度决定是直接回答、走工作流，还是做多步规划。中间一层是记忆和上下文层，统一管理短期记忆、长期记忆、任务状态和检索到的证据。再下面是工具层，把所有外部能力封装成标准化 skill，包括描述、参数 schema、执行逻辑和异常处理。最底层是执行与评测层，负责模型调用、工具执行、结果回填、日志埋点和效果评估。如果要做成工程上可维...