现在找工作卷成这样，很多人简历上的实习经历看着特别厉害，又是独立负责项目，又是数据显著提升，又是产出重要成果。可真要细问几句，流程说不清楚，细节对不上号，逻辑也稀碎。 其实包装一点可以理解，但别把自己都骗了。真正有用的实习，是你真的参与、真的思考、真的解决过问题。全靠编出来的漂亮产出，面试一戳就破，入职之后也扛不住活。与其花心思美化简历，不如踏踏实实做点能拿得出手的东西，心里有底，说话才硬气。#你的实习产出是真实的还是包装的？#

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

这种要去吗？

先搞懂：为什么需要位置编码？Transformer 模型本身是 位置无关 的！它不知道哪个词在前，哪个词在后。比如 "我喜欢吃苹果" 和 "苹果喜欢吃我" Transformer 会认为这两个句子的结构完全一样，因为它只关心词与词之间的关系，不关心顺序。但实际上这两个句子的意思完全不同！所以需要 位置编码 来告诉模型每个词的位置信息传统位置编码问题方案1：学习型位置编码，初始化一个位置向量，全程全靠train给每个位置随机初始化一个向量让模型自己学习每个位置应该是什么样的❌ 缺点：只能处理训练时见过的长度，遇到更长的句子就傻眼了方案2：正弦位置编码用三角...