美团2023实习与2022应届招聘！！内推码：GkgGhIX

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

时长1个小时一道算法题：设计一个栈，要求能以o(1)的时间获得栈的最小值，十五分钟，太久没写算法了，没a出来，不过面试官说我的思路是对的。一道数学题：25批马，5个赛道，用最少得次数获得前三名。一道场景题：设计一个ip黑地址系统问了ai的mcp的原理和rag的原理面试官还挺好的，不会的话会尝试去引导你写出来没问八股可能是涉及到转技术栈，说要转go自我感觉应该是够呛吧，白背好几天八股