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...

emmm没想到以这种方式被挂了

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

面试部门：平台服务？大概叫这个，邮件里没有，面试官说的面试时间：3月24日17：00面试时长：40分钟比较基础的一次面试，没什么压力，面试官全程比较精神涣散hhh,估计bro也是上班上累了1.Agent项目用什么做的，选型原因，Agent框架了解吗2.Agent技术组成部分理解吗，讲讲执行链路3.Skills的真实逻辑怎么写的，明白和企业的差距吗（这个之后还问了些，比较深，个人受教了，还是下去再多看看Agent吧4.讲讲项目里的难点（Agent选取了RAG来说）5.除此之外了解AI的什么？Openclaw,Transformer...八股：（比较简单）1.Redis简介，Redis为什么快2....