1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

嵌入式岗位的面试，有一个非常明显的特点：考点高度集中、重复率极高。很多人项目做了一堆，但一到面试却频频翻车，本质原因不是不会做，而是对“基础高频点”掌握不扎实。这篇文章帮你系统梳理嵌入式面试中最常见、最核心的考点，按模块拆解，一次吃透。一、C语言：嵌入式的“地基”1. 指针（必考中的必考）常见问题：指针和数组的区别？野指针、悬空指针是什么？二级指针的使用场景？函数指针怎么用？👉 面试本质：考你是否真正理解内存模型。2. const、volatile、staticconst：只读语义 vs 编译期常量volatile：防止编译器优化（硬件寄存器必备）static：局部：延长生命周期全局：限制作...