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...

投递淘天前，boss上看了我的简历，然后邀请我投递他们部门，发了内推邮件过来让我填信息，还打电话跟我说赶紧投递，有什么问题可以问他，简历是他这过的，他可以给我过的，直接投就行。结果一志愿投完了给我挂了，问他就说简历初筛没过，不好意思，我又问他简历是你筛的吗？他说是的，我也不知道该说啥了

过了，云智真tm香啊。😜

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