1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

字节 腾讯三月初就开始了，阿里3.18才开启，但是已经开始造势了，阿里巴巴开始的这么晚，难道是刚盘点完hc？据说今年招聘大方向也是AI，同学们加把劲吧

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

背景现在ai发展越来越快随着Claude opus 4.6、GPT5.4、Gemini3.1 Pro、GLM5等模型越来越好用，同时Open Claw、Skill、MCP出现➕最近很多很多大厂也出现裁员/岗位合并等文章，使得很多同学陷入了AI焦虑，很多同学目前不知道自己要学啥（当前课程太杂太乱没有体系），反正要赶上风口怕被淘汰，同时也回答下大环境问题，很多同学都是在AI时代下都淘汰了，本质不是这样的，工作模式变了，开发效率/产出效率越来越快了，而且AI影响的是所有行业不光是程序员，例如音乐创作者现在被SUNO V5替代，短视频创作可以用Seedance2.0。这里给大模型排名，对于大家日后使用...