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1. 自我介绍2. 目前有 offer 吗？3. 聊了聊实习4. Lua 的 GC 底层怎么做的？怎么回收的？虚拟机层面了解吗？Lua 的 GC 核心思想是可达性分析。经典实现是增量标记清除，较新的版本还支持分代 GC。 简单说，Lua 会从一批根对象出发，比如全局表、当前调用栈上的局部变量、闭包、注册表等，去遍历所有还能访问到的对象，把它们标记为存活。没有被标记到的对象，后面就会被回收。Lua 采用增量方式的原因是，如果一次性做完整 GC，停顿会比较明显，所以它会把回收过程拆成很多小步，在 VM 执行过程中逐步推进。 从虚拟机角度看，GC 和 Lua 的对象模型、栈帧、闭包、table 结构...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

1. Transformer 为什么使用多头注意力机制，为什么不只用一个头？多头注意力的核心，不是单纯把一个 attention 做很多遍，而是让模型在不同子空间里同时学习不同类型的关系。一个头可能更关注主语和谓语的关系，另一个头可能更关注长距离依赖，还有的头更容易学到局部词序和语义搭配。如果只用一个头，模型也能做注意力，但它只能在一个投影空间里建模，表达能力会受限。多头的做法是先把输入分别线性映射成多组 (Q,K,V)，每组各自做 attention，最后再拼接起来。这样模型就能从多个角度同时看同一句话。公式一般写成：其中：所以多头的本质价值是：增强表示能力，而不是简单重复计算。2. 为什么...