最近影石秋招真的让我情绪反复横跳。原本已经决定放弃这家公司，但随着薪资不断上调，又让我重新燃起了冲一把的想法。整个面试过程下来，最大的感受就是——面试强度很高，几乎是全方位拷打，从项目细节到底层原理，没有任何水分。一面主要围绕项目深挖和工程能力展开，尤其是嵌入式系统、通信协议以及AI推理优化，细节问得非常深入，比如传感器数据处理、I2C/SPI底层机制，以及模型推理和性能优化等内容，基本每个点都能继续往下追问。二面则更偏向基础和底层能力考察，包括C/C++语言本身、数据结构、内存模型，以及一些算法思路，同时也会结合项目继续深入，比如推理框架优化、SIMD加速等，整体更考察理解深度而不是表面知识...

周五投了 tx，部门选的任意，今天来约面电话了，结果是 wxg，还是微信支付？？纯血 C++来捞我一个纯 java 的简历？？问我接不接受转语言，我说考虑转 go 但是从来没考虑转 C++，然后还是说让我面试尝试一下？？？说面试不会考语言。面试官是个女生，口音听着像台湾那边的现在看网上 WXG 的面经已经吓哭了，不会上来就让我写四道 hard 吧，hot100 选手已投降🏳️

为什么春招海投了两天，全都石沉大海。是我简历问题吗

先搞懂：为什么需要位置编码？Transformer 模型本身是 位置无关 的！它不知道哪个词在前，哪个词在后。比如 "我喜欢吃苹果" 和 "苹果喜欢吃我" Transformer 会认为这两个句子的结构完全一样，因为它只关心词与词之间的关系，不关心顺序。但实际上这两个句子的意思完全不同！所以需要 位置编码 来告诉模型每个词的位置信息传统位置编码问题方案1：学习型位置编码，初始化一个位置向量，全程全靠train给每个位置随机初始化一个向量让模型自己学习每个位置应该是什么样的❌ 缺点：只能处理训练时见过的长度，遇到更长的句子就傻眼了方案2：正弦位置编码用三角...