明天美团一面，希望一面不要挂

前言在开始分享具体的面试题之前，我想先给这份面经定个调，我更愿意称之为“方向”。它不是什么万能宝典，而是专门写给这样一群人（基础可以，算法不行）的：学历背景扎实： 公立一本毕业，双证齐全（学信网可查，硬门槛）身份纯粹： 校招赛道，应届生身份基础过关： 已经熟悉一门编程语言（无论Java、C++、Python还是Go，或者其它，只要不是邪门语言），具备最基本的开发素养计算机素养： 具备基本的计算机功底——哪怕你不是科班出身。比如我自己就是数学专业，像数据结构、操作系统、网络这些核心素养，都是靠自学补上的；如果你是科班出身，那这一条本该就是你的本能 写这份面经之前，得先提一个人——栗栗姐（...

QQ面完隔天3.18挂后当天又被捞，然后隔天3.19面腾讯广告，面试体验跟我去年面wxg有的一比，体验极差（虽然查漏补缺了很多东西但就是感觉不好），一个半小时高压。跟我一起面腾讯广告的室友也感受到了高压（面试官比我和蔼点），广告部门是不是有点成分在里面的，面的都非常规点的。3.21登官网发现又复活了，我五个事业群面了四个了😅

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...