📍面试公司：快商通🕐面试时间：3.27 17:30-18.00💻面试岗位：agent全栈开发自我介绍完后，要求共享展示屏幕vibe coding。展示中问了个人vibe coding使用心得。简历项目的出处（竟然还要求我展示项目，直接说不在这个电脑），不依不饶抓着问项目的github，还好简历中有一个是真的。简历项目难点怎么解决的，怎么去找到难点并怎么通过vibe coding的形式解决的。然后问使用cursor ，trace cn，cc的使用感受和偏好。ps：面试真能锻炼人，现在整体就是一个很松弛的面试状态，要求展示vibe coding也没啥，感觉就是看你有没有软件和使用经验。

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

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...