1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

刷到好几个腾讯的面试，面试官要求共享屏幕讲解代码了。感觉好恐怖

刚面完拼多多（PDD）的服务端岗，这一波面试下来，真的深刻体会到了什么叫“基础不牢，地动山摇”。把面试题总结出来分享给大家，顺便附上我的内推码，大家一起冲！1. 网络基础：那些“送命”的细节TCP断电感知： 我随口说 send 函数返回 -1。面试官微微一笑：“你确定吗？”真相： 客户端断电，OS 没机会发 FIN 包。如果服务器不发数据，send 根本没机会返回错误。此时需要依靠 TCP Keepalive（保活机制） 或者应用层的心跳包来感知。TCP 八股文连招： * 握手/挥手顺序、流量控制、拥塞控制（慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复）。报文有序性： 依靠 Sequence Number...