我上一份工作的同事们在我离职前的一周请我吃饭。当时被同事请了三四轮吃饭，其中有我的工作战友、工作朋友、也有工作对接的网友开发。对于一个从小到大没多少阶段性朋友的intp鼠鼠来说，这真的很感人，体验到了为数不多的一点不舍留恋的情感，如果不是工作和家庭上的一些问题，这份活估计没有这么快辞掉。离职后我也在沉思，为什么只有我是如此，我妈妈还说我的人脉居然还可以哦。但平常鼠鼠其实和一个小透明没什么区别，也就大伙问问题我就直接详细解答我的观点，需要帮助时搭把手，其他时候都在忙自己的事情，也没有多合群，但他们也很喜欢来找我说话，其实我感到有点幸福的，毕竟很多信息是需要通过人际沟通才能获取。还有一种可能是和我玩得来的同事们人本来就很友好。所以，是否能和同事成为朋友，因人而异，至少我们是阶段性的战友，也有可能是损友，每天和同事待在一块的时间占一天的至少三分之一，离别时多少也会有点不舍。但天下没有不散的筵席，只能暂时告别，各自奔赴前程。

你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

好无聊哇，我在这家公司干了一个月了，感觉有点诡异，就一开始给了我一个文档，也不给我安排活，早上来的晚，下午一群人聚在一叽叽喳喳聊八卦，然后一下午就过去了。我大部分时间都看着电脑在发呆呀

这个问题，绝对是这两年新出现的，不知道大家什么时候开始做NLP的，我是22年的时候开始接触，那时候的NLP下面还有很多很多细分领域，就包括NER、RE这类知识抽取类工作，BERT几乎是我们绕不开的一个模型，如果说绕开了，用的也是类似RoBERTa这类改进模型。所以看到题目里的这个问题，很多人的第一反应是：还不是因为22年GPT一炮走红了，所以大家都跟着做。这个回答不能说错，但面试官通常不会继续追问，因为这说明你没有真正思考过这个问题。要把这个问题回答好，需要从历史演进和技术逻辑两个层面逐步拆解。（回答建议在文末）一、历史背景：2018年的分叉点先回到2018年。这一年NLP领域出现了两件标志性...