店匠科技测试 base 武汉

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...

目前大三，投了百家公司，约面很少。请问是简历哪里有问题吗

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面试官背景为 NTU 博士、传统控制出身，问询极细，按项目维度拆解如下： 1. 强化学习规划项目  数据获取： 仿真数据集是如何获得的？ 算法鲁棒性： 是否会出现陷入局部最优的情况（如死胡同无法脱困）？ 仿真建模： Gazebo 仿真中为什么要选择使用差动模型（Differential Model）？  2. VLN（视觉语言导航）项目  技术实现： 三维重映射（3D Remapping）的具体实现方案。 性能评估： 实际运行效果如何？ 实机部署： 模型是否支持在真实机器人硬件上运行？如果可以，推理/运行速度表现如何？  3. 机器人操作项目  全身控制（WBC）： WBC 具体实现了哪些任务...