网易游戏互娱春招暑假实习内推（刚上岸的小哥哥~）

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

写简历真的好难。。。想试试能不能找到份实习，求狠狠拷打

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

现在市面上已经有各种各样的AI工具和应用，从写作助手到代码生成，从图像识别到智能对话，技术形态越来越丰富。我认为在这样的环境下入门AI，应该关注大模型这一核心方向，因为很多应用背后都依赖大模型技术。了解大模型的原理和应用逻辑，有助于更好地理解整个AI生态的发展趋势。AI真的发展的太快了。