面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

投了50份简历还没回音？面试总在最后环节被刷？看着同学晒offer越来越焦虑？春招本质是心态战。 技术可以速成，但心态崩了，就全盘皆输。稳住这4个核心心态，配合极简工具，你能跑赢大多数人。心态一：从“求着被选”到“主动匹配”错误认知：”我又被拒绝了。“正确认知：”这次匹配度不够，下一家。“立即行动：用匹配度打分表理性投递投递前，花3分钟填这个表：例如：数据分析用Python完成XX项目，提升20%效率7行动：只重点攻克匹配度>7的岗位。面试时直接说：“我注意到岗位需要XX能力，我曾在XX项目中体现，所以我认为自己匹配。”心态二：管理焦虑，就靠“15分钟法则”焦虑时，给自己15分钟彻底沉溺...