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...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

在软件测试面试中，当被问到 “你是如何设计接口测试用例的？” 时，面试官希望考察你是否具备：•系统化的测试分析能力；•对接口协议、业务逻辑、异常场景的深入理解；•能否将黑盒/白盒方法结合，设计出高覆盖、高价值的用例。✅ 推荐回答（结构清晰 + 方法论 + 实战导向）🔍 具体设计思路（分维度说明）正向功能验证（Happy Path） •验证接口在正常输入下能否返回预期结果； •依据：接口文档中的请求示例、成功响应结构； •示例：传入合法用户 ID，检查返回的姓名、手机号是否正确。参数异常与边界测试 •必填参数缺失：不传 user_id，看是否返回 400 错误； •参数类型错误：传字符串 &q...