理想汽车内推码理想汽车内推内推码理想内推码

理想汽车内推码：ZE23N32
实习校招社招均有岗位；通过以下链接投递计入内推，内推简历优先查看~
理想汽车校招投递链接https://li.jobs.feishu.cn/s/nspJ5TaGGaQ
理想汽车社招投递链接: https://li.jobs.feishu.cn/s/7mKXD6wbJec
有问题欢迎后台私信我，机会多，岗位多，期待你的加入～#理想# #理想汽车# #内推# #内推码# #春招# #校招# #社招# #offer# #理想汽车招聘# #理想汽车内推# #理想汽车内推码#

全部评论

推荐最新楼层

理想汽车内推官_可查进度

楼主

浙江大学算法工程师

欢迎私信我帮你了确认是否内推成功，了解或推动进度

点赞回复分享

发布于 2025-04-19 13:38 上海

01-01 11:51

上海交通大学算法工程师

为什么Transformer用LayerNorm？

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

查看1道真题和解析

点赞评论收藏

2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发