Q1：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 EncoderDecoder 区别是什么？答案：prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别在于 attention mask不同：Encoder-Decoder：在输入上采用双向注意力，对问题的编码理解更充分。适用任务：在偏理解的 NLP 任务上效果好。缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低。causal Decoder：自回归语言模型，预训练和下游应用是完全一致的，严格遵守只有后面的token才能看到前面的token的规则。适用任务：文本生成任务效果好。...

我想大三寒假找一段大厂实习，所以今年暑假的话想的是先面小厂积累一下面试经验，请问各位这份简历有什么需要修改的吗？

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...