先说说情况：base北京，小厂，实习月薪5000，房补1000，工作时间9.30-18.30，双休。面试内容：算法题：最长回文子串，记事本写，只看思路和大概的编程，不用运行。场景题：Spring boot应用，接口，部署到线上，初步测试，运行一段时间后，没有反馈了。怎么排查。（我讲了限流方面+死锁+缓存三件套+循环依赖，就是一顿输出）。然后根据我的回答提问了其他内容：缓存三件套处理方法，怎么判断数据库故障了。死锁怎么判断。问了一下agent的项目提示词工程和上下文工程区别。（讲了个大概，联系了项目。他指出了我的不足，但是说我联系项目很好）基本就没了，然后口头给offer，给我讲了业务还有薪资和...

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

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...