我写简历之间没看过🐂客，想着自己想投啥就投啥吧。结果今天一看你们的简历，觉得我的简历太奇怪了。老早之前在一次校内的招聘会上投了自己的纸质版简历，当时编辑的时候寻思简历应该简洁大方一些。然后字体啥的也稍微比较大，而且最好一页。结果现在看来，我精简了很多天的简历，好像有点太简单了，看起来啥也不会一样😭

本硕双9，27届，想找大模型应用开发求佬们帮忙看一下简历有什么问题吗？项目会不会太简单了，现在投了的厂都卡在初筛，很慌啊我想要去腾讯我想要去阿里我想要去字节我想要去百度我想要去美团我想要去携程我想要去快手我想要去pdd我想要去网易骗你的 我哪都想去😭 球球约个面吧引流：字节、腾讯、阿里、美团、京东

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...