麦当劳openday

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...

如题，八股现在背了一半，hot在刷2遍了，但是好多忘了喵，现在打算边投遍复习了，简历还有要修改的吗？求狠狠拷打喵！！！！

面了一个半小时刚开始就是一道算法和一道代码输出算法考的是：给定一个字符串，按照字符串中字母出现的次数输出去重之后的字符串（出现次数越多就把该字母放在前面）e.g 输入：aaabbc 输出：abc代码输出题考的是事件循环，还让我解释为什么会这样输出后面全程问项目，结合项目问八股，而且面试官还看了我的ai面，问了个ai面中我答得比较好的问题项目如果上线出现问题，前端怎么设置出错日志告警用户登录功能怎么实现的登录状态如何持久化，了解服务端生成session的机制吗关于图片上传大小有限制吗，那如果一个用户上传1GB的图片怎么办如何优化大量图片的加载性能，除了缩略图还可以使用什么方法如何防止重复上传相同...