昨晚被teg二面面试官狠狠拷打，早上发现直接挂了下午组里面老哥告诉我，之前组长和老板说的转正都大概率是画饼，组内还没有转正的先例。面试基本是面一次挂一次，压力真的好大明天还有美团的面试，真的想辞职不干了

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...

前面写算法题以力竭，最后的提示词写半天才6%，牛客你就这么出题吧难鼠了

如题，之前找了一个阿里的大佬内推，打算试试水，说今年有 AI 相关的经验很容易进面我觉得我应该算有 AI 相关的经验，就尝试投了一下，后面评估挂了之后，内推的大佬去问了一下评估人他说：除了 AI 经验还需要工程经验（但我不知道已经写了实习参与实际项目还要怎么体现）其实到这里就很显而易见了，还是会卡学历的，所谓的 AI 经验也就是个说法，即便你没有 AI 相关的经验，只要bg够了也可以随便进面筛选还是原来的标准，或者说在原来的标准上又加了你要懂一点AI