🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心，打破传统序列模型依赖循环结构的局限，通过并行计算在输入序列各位置间建立关联，成为自然语言处理领域的“顶流”架构！模型由编码器和解码器构成，通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取，精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者：支持高效并行运算，轻松应对大规模数据与分布式训练场景，大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器：预训练+微调模式适配多任务，从机器翻译到情感分析，一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手：自注意力机制无视序列长度，轻松捕捉跨段落语义关联，告别“健忘症” ️ 使用...

找实习真的比学习的时候焦虑多了😭学习的时候只要埋头苦学就好了，我的目标就是找一个中厂实习，但是连一个练手的小厂面都没，现在背八股的动力都没有，是我太心急了吗，还是这确实不正常😭

我嘞个豆啊我还以为是鼠鼠被某司hr一眼看中了😅

前言笔者刷某平台看到一个前端面经，发现大厂 Ai部门的前端面试有点离谱的存在了，从前端追问到transform...具体面经图片transform在本文就不讨论了，这个图解非常生动形象。笔者因为是在公司做LLM前端应用的，本文先围绕 SSE落地的方案做解答。LLM前端应用技术选型工程开发：服务端：主要负责持续接收相关内容，并将其发送至前端。前端：则持续接收来自服务端的内容，并进行渲染展示。持续性接收的实现方案：内容呈现为一段一段地输出文本，在 HTTP 范式下，存在两种常见方案，即 Server - Sent Events（服务器发送事件 ）和 Websocket。顺便吆喝一声，前、后端测试捞...