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。...

求职好难。。。。现在公司都不愿意培养实习生吗？面了几家公司都说考虑到成本问题或者等着等着没信了

很多人的做法是在技能栏加一行"熟练使用ChatGPT、Copilot"，然后就没了。面试官看完心里只有一个想法：然后呢？AI能力写进简历，得体现在项目里，不是技能栏。技能栏写工具没有任何说服力，因为现在谁不会用ChatGPT？真正能拉开差距的是你用AI解决了什么具体问题、带来了什么可量化的结果。比如："引入Copilot辅助开发，单元测试覆盖率从40%提升至80%，测试编写时间减少60%。"比如："基于RAG构建内部文档问答系统，信息检索效率提升3倍，减少重复人工答疑约200次/月。"比如："使用Claude优化代码审查流程...