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...

刚刚丢了简历过去tx提前批，燃尽了😓感觉这年头保研考研考公都难。今晚海投看看能不能刷点经验，八股一点没看。冲冲冲。

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

前两天冲字节一面花不少时间，然后放松了一下有点掉状态，今天正好跟面试官互撕项目回一下蓝1. 自我介绍 优势2. 完整地介绍公司业务、个人工作3. 介绍公式编辑器（技术栈选型的考虑、公式节点数据结构的设计、手搓公式渲染器的契机、导出格式的设计、Taro API 的跨平台适配器）4. 介绍日志记录器（需求、字段设计）5. React 的主要特性（函数组件、hooks、fiber 树与 diff 算法避免频繁操作 DOM 树）6. 用过 Vue 吗（简历用 Vue 写的，SFC 组件能写，学起来应该不难）7. Webpack 和 Vite 打包区别8. 入职时间等9. 反问（公司业务 实习生工作 对...