嘶，也是鼠鼠在蚂蚁and飞猪后端的二面了，但是这俩次的面试非常奇怪🤔主包就把面经一起写了吧面完之后主包也是非常懵逼啊，话不多说，带来“面经”：1、自我介绍；2、看了你的一面，我就不拷打那么深了，你有用过ai coding的工具吗？3、用这些工具做过什么？4、你认为未来ai的方向是啥？5、你将会怎么结合ai进行后续的开发？6、难得插进来的场景题：你觉得在这个春节，千问联合奶茶券的活动，这么多人，点一个地区的奶茶店，你该怎么进行设计？7、数据库中，如何运用乐观锁或者悲观锁？8、你英语怎么样？要不再来个自我介绍（我：oh no！9、然后竟然开始问高考成绩？ummm 甚至问我是哪里人（随后开始一直闲...

27届大三，想找个日常实习，中小厂的。简历有什么问题嘛，boss投了400好多消息都没读😭求友友们给点建议

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...