米哈游后端业务

与其说是避坑笔记，不如说是一个系列的开篇，后续更新跟进信息会放在评论区，最近关注到AI+CFD/CAE方向的活跃程度，也觉得是一个AI渗透的重要指标，校招或者比较关注发展性的求职者，可以把该方向作为一个重点关注方向，AI进入游戏、金融和互联网都还算是圈禁在虚拟世界，一旦在CFD方向有很大的进步，相信制造业企业都会跟进，相比传统的视觉找缺陷做诊断，个人认为这个方向在重新定义机械和结构岗位的工作内容，个人非理工专业，表述不准的地方希望指正。1、主要分三类，跨行大厂，工具大厂和初创公司，根据主攻行业来看，绝多数都会集中在空/天/船、气动和热管理方向，材料研发和分子动力等关注较少；2、多数AI+CFD...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

幸亏看到这个帖子

题目 什么是位置编码？对比绝对位置编码和相对位置编码的优缺点。 一、为什么必须有位置编码？ Self-Attention 对输入做的是集合运算：打乱 token 顺序， 和  的结果完全不变。所以 Transformer 本身无法区分“谁在前、谁在后”，必须显式注入位置信息，否则“我吃苹果”和“苹果吃我”在模型眼里可以一样。这就是**位置编码（Positional Encoding）**要解决的问题。 两种思路：  绝对位置编码：给每个位置  一个向量 ，和 token 嵌入相加（或拼接）后再进 Attention，回答“这是第几个位置”。 相对位置编码：不在输入上加向量，而是在 Attent...