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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...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

🕐投递时间：2026.3.05一面🕐面试时间：3.11❓面试问题：（不要按简历自我介绍了，直接回答）对新闻部门有什么了解，用过哪些新闻app，有什么看法，除了简历上的技术栈还有额外的技术栈吗共享屏幕看看项目，你介绍一下你这个简历上说页面加载速度提升25%，可视化模块交互流畅度达95%以上，怎么得到的高效解决30+业务bug，如何做到这么高效插件长期运行内存用量降低30%，怎么降低的你说用pinia，但是也有用vuex，用pinia是出于学习目的还是有其他考量前端学习路线，项目是25年的，vue3已经普及为什么选择先学vue2vue2和vue3的区别前端频繁DOM更新易引发性能问题且需 兼顾...