Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

第一场字节，三进宫，压力还是那么的大，现场共享屏幕启动项目看流程，结果当场出bug，在这浪费了将近20min还没搞出来（其实就是提示词模版给错了，导致空指针，还是压力太大了），然后问我二开项目是不是没跑过 ,算法是判断一棵树是不是另一棵树的子树，好像是力扣原题，75min。第二场钉钉，出场景题看你思考的深度（大型qps的一个系统，要求用到磁盘，怎么优化，我的思路是redis那一套，多实例，缓存，缓存淘汰策略），跟面试官有说有笑，谈到了ai 替代程序员的话题，45min，无算法。第三场美团，这个体验最好，面试官是个同龄人，彬彬有礼，一直围绕着项目聊，对每一个点都仔细询问，有没有什么替代方案，也问...