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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...

鼠鼠刚拿下了一个上海小公司的 offer，结果要辅导员电话，我给辅导员儿简单沟通了一下，直接劈头盖脸骂了我一顿，我真是服了 真的好痛苦😭😭😭，到底怎么办呀

一共一个小时，面试难度以及自己的回答算是最近的面试压力比较大的，实习问了30分钟，中间穿插八股。1.redis数据结构2.redis持久化机制3.mysql索引底层4.聚簇索引与非聚簇索引5.索引优化6.索引失效7.mysql执行一条sql8.那么多索引mysql怎么选（不会）9.tcp与udp区别10.tcp为什么可靠11.消息队列作用12.kafka怎么保证消息有序性13.mcp是什么？14.skills是什么？15.jvm内存分配与回收过程（我讲了从创建对象到判断垃圾对象到垃圾回收我全说了一遍，是这个吗？）16.fullgc触发机制17.tcp的拥塞控制流程（不会了）18.分布式事务解决方案，说了2pc，3pc，tcc。算法是反转双向链表，没有按格式输出，但是面试官没让继续写了，面完以为挂了，结果晚上秒过，看看复试什么情况吧。今天百度打电话准备发offer了，业务跟在手子的差不多，很垂，并且说不分日常暑期，只看表现，会有转正机会，但是考虑再三还是拒绝了，百度实习薪资确实有点低，title也不如之前了，但是面试的二位业务老师我很喜欢，对我的评价也不错，希望之后能有机会共事。从三月份到现在一共面了六家，面试次数总共是8场，情况如下：脉脉二面（无答复，默认挂）百度二面已oc美团一面过，下周一二面shein一面过直接HR面游族一面过直接HR面腾讯一面过等待约二面滴滴明天一面面试通过率还是蛮高的，但是大部分都是日常，感觉对我现在的加成不大，大概率不会去，不知道暑期会是什么情况呢唉，希望能有面试吧，继续加油。字节被无hc直接取消了，现在还没人捞，有没有字节HR救救我

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