1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

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...