面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

说真的，提前实习在我这完全没半点好处，反而把毕业前的快乐时光全搅和了！本来拿到 offer 后，明明可以好好享受最后一段无忧无虑的校园生活，跟朋友聚餐、旅行、好好放松，结果现在提前实习的风气越来越浓，逼着人早早去公司当社畜，提前体验那种朝九晚五、被工作追着跑的日子 —— 毕竟这种生活以后要过几十年，真没必要提前透支！反而我觉得，不打算转正的实习才是真・爽局！不用顾忌 “表现不好影响转正”，不用硬扛着做不喜欢的活，也不用小心翼翼看领导脸色，觉得工作没意思、学不到东西，或者单纯不想干了，随时能拍屁股走人，主打一个 “老子不转正，谁也管不着” 的自由。这种没有心理负担的实习，才不用把自己逼得紧绷，反而能更真实地感受工作氛围，合得来就多干阵子，合不来就及时抽身，比提前实习硬熬舒服多了！

发的消息看都不看了，现在是不招了吗

停下来就有负罪感？明明是周末，躺在床上刷手机却觉得心慌； 看到同龄人升职加薪、晒offer，第一反应不是祝福，而是焦虑自己“被落下了”； 潜意识里觉得：如果不优秀，我就不配被爱；如果不成功，我就是个loser。优绩主义给我们编织了一个完美的谎言：只要你努力，就能成功；如果你没成功，那就是你不够努力。但这太残酷了，也太傲慢了。 它忽略了运气、忽略了环境、忽略了起跑线的不同。它让我们变成了在这个系统里疯狂奔跑的仓鼠，不敢停下，生怕被甩出转轮。回看这一年，我像是个被上了发条的玩偶，却不知道开关在哪。 4月： 开始备战实习，焦虑的种子埋下； 实习期： 以为上岸会轻松，结果压力不降反增，每天都在自我怀疑...