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...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

后端开发居然有群面嘛，没绷住，让我去看看怎么个事，四个人抢答是吧

先简单做个自我介绍。你现在还在实习吗？说一下你实习时候的工作。这几项工作都是你独立做的吗？你主要负责哪一个？RAG和传统搜索有什么区别？为什么不直接用关键词检索？举个例子，智能体和大模型怎么交互、协同？工作流程是什么？检索这块你做过效果上的优化吗？有具体的优化案例吗？从效果不好到变好的过程。怎么保证积分可靠性，防止多扣/多增？分布式锁原理大概是什么？SETNX 的功能是什么？加锁后进程异常退出，锁泄露怎么办？介绍一下 Spring AI 这个框架。是用 workflow 方式搭建的 agent 吗？用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的？整个过程完全是大模型自己决策吗...