腾讯云智速通QA

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

我春招第一面是线下参加的宣讲会，当场听讲当场投简历，当场面试。一般宣讲会的第一面我感觉都类似于HR面，我印象中问了一下几个问题。自我介绍家是在哪里的？本科成绩如何？四级过了吗？未来规划如何？你的优缺点是什么？请各举三个例子？你有什么想要问的吗？#春招/暑实第一面是哪家？#