秋招第二面

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...

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟。无面试经验，目前是打算在这段时间内找点日常实习的面试刷下经验，然后三月底四月初这样投暑期，不知道时间安排是否合适。求路过的大佬们帮忙看看

牛友们，这样的简历是不是都没人要，我技术不够，可是又没有时间去增进我技术了，目标中大厂，预计的暑期实习估计也够呛，大三下依旧牢，线下企业都要26届的，那我到底是收心钻研技术还是直接all in小厂日常实习骑驴找马，还是直接考研，上次发的简历排版有问题，看看这个简历过不过关？