二面1. 自我介绍2. 实习经历（这里只写可能通用考察的问题）如何定位系统的瓶颈，然后如何优化的？为什么重试需要使用二级队列优化，具体怎么做的？3. AI相关RAG 整体链路如何搭建？如何做Query的改写？向量数据库的选型？4. 算法两个线程交替打印奇偶数三面1. 自我介绍2. 职业规划相关后续规划，读研还是工作对AI的看法3. 学习如何学习新的知识和技术对AI coding的实践

无实习经历，下周准备开始投暑期了，java后端方向，最后再看怎么修改一下

最近投了几下都约不到面😨😨还是太菜了😓😓😓哥哥们有啥意见😢😢

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...