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。

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

一分钟能问两个题，八股狂轰滥炸，加粗是没答上来的自我介绍，优势介绍实习项目、底层框架JS 和 TS 区别JS 基本数据类型有哪些如何判断一个值是什么类型箭头函数的特点new 运算符干了什么闭包作用域作用域链（这个不知道，但是作为替代被要求说了原型链）事件循环机制（说了微任务宏任务）微任务宏任务区别用过的 React hook（state ref effect）React 不同组件怎么通信（状态提级声明并透传/外部状态管理器）组件中 data 为什么是一个函数（这是啥玩意啊事后我搜也搜不到啊）用没用过 Vue（说简历是 Vue 写的，那算了不问了）介绍节流和防抖的区别使用节流和防抖要注意什么（没...