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...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

正式进入AI Coding时代了  

24、25、26、27届的互联网校招生或准校招生，我想简单做个调研，在ai对行业冲击如此猛烈的情况下，你们有信心在互联网待上多少年而不被彻底抛弃然后被迫转行呢？