3.快手，招聘调配，一面

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...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

这种实习能去吗？    

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 项目拓展问题：如果某个智能体在运行过程中，系统突然升级重启，有什么异常恢复的思路4. 项目拓展问题：多智能体转接的底层逻辑5. 是否了解 skill，和 MCP 的区别6. 项目拓展问题：你的 RAG 项目和传统 RAG 相比，做了哪些改进，用了什么分块，检索策略7. 是否了解 MySQL 索引8. 手撕：模拟实现一个栈和队列（听到这么简单的手撕题，差点没绷住笑出声😁）9. 反问