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...

只招目前在公司所在地的吗？

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

记录一次非常糟糕的面试体验上来还说什么部门现在很缺人，回头想想真是非常的逆天。提前开始 + 早退 + 中途打电话 + 网络信号不好整体面试：不断对我做项目的动机进行打压，说我写项目的动机逻辑有问题。给他解释他说项目不是我自己做的（？？？？）问的问题非常的不专业。甚至问一些什么具体怎么抓包的？我想给他展示，他还不乐意看，完全不明所以。反问的时候问到实习生的主要工作内容，回答的全是一些空话（什么给部门赋能乱起八糟的，一点具体的都没有）。如果不想招人，请不要浪费大家的时间，谢谢！！！！