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一面技术面侥幸通过，抠了项目的细节，问了几个拓展问题；想请教一下各位大佬，跟技术面相比，主管面更看重些什么，会问什么问题，该从哪些方面准备

这个是流程终止了吗

兄弟们，依旧做不到啊，简历改了又改我还是做不到啊！！   兄弟们再帮我看看吧，拜托了！

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...