学到了

最近收到一份特斯拉嵌入式岗位的 二面 面试投稿，这轮面试明显比一面更深入，问题更加聚焦在系统设计、架构能力和实际工程经验上。面试官不再满足于基础知识的考察，而是要求候选人能够从零设计一个完整的系统，比如OTA升级系统、Bootloader架构等。同时，对于项目中遇到的复杂问题，面试官会深挖整个排查和解决过程，考察候选人的问题分析能力和工程思维。从投稿来看，这轮面试的问题主要集中在：复杂问题排查、系统架构设计、通信协议深度理解、功能安全、性能优化等方向。难度明显提升，更看重候选人是否有独立解决复杂问题的能力，是否能够进行系统级的思考和设计。特斯拉嵌入式二面 面试题详细介绍一下你在项目中遇到的最复...

在boss上投应届，有一个hr说经历太单薄，但是也不知道该添点啥了，就多加了一个项目经历，想看看大家建议

佬们想问问这个简历还有啥可以提升之处，不玻璃心，项目就是某马的两个经典项目，准备五月实习但是现在投boss0回复

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...