Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

对不住了bro哈哈哈哈哈

作为后端开发实习生，从最开始瞎用AI踩坑，到现在每天高频使用AI，把工作效率提升了3倍，我深刻明白：用AI的次数多不厉害，把AI用在刀刃上，真正帮自己减负、提效、成长，才是核心。先说说我一天的AI使用频率和场景，不算生活里的琐事，纯工作场景，一天就会用AI20次左右，主要集中在这几个模块，也是我总结出来的，职场人用AI最高效的几个方向：一、核心工作提效：用AI做“重复劳动的替身”，把精力留给核心思考这是我用AI最多的场景，占了一天使用次数的60%，核心原则是：所有标准化、重复性、低思考成本的工作，全交给AI。代码开发辅助：这是每天用得最多的。基础的CRUD接口、工具类、通用函数、单元测试、代码...