华宝新能一面

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...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

一面：自我介绍skills和mcp的区别介绍A2A协议，主要是用在哪些场景 有没有实际应用过代码分析agent是做什么需求的，这种分析是文件粒度还是行粒度 agent进行代码检索是如何实现的，比如提到了某些功能或者是某些报错堆栈，agent是如何查找到的，没有具体行数的话是如何检索呢对RAG了解多少 做知识检索是用哪些方式做检索的 用了哪些中间件 了解过哪些做向量检索的数据库对大数据这边的组件有没有了解线程跟协程的区别描述一下什么是工厂模式操作系统的内核态和用户态都是什么，有什么区别什么是零拷贝 c++里面有哪些封装的接口是零拷贝的简单说一下常用的网络协议，http和rpc的区别，rpc的优势...