1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

1、make_shared 了解过吗？答案：了解。make_shared 本质上是用来创建 shared_ptr 的工厂函数。和直接 shared_ptr<T>(new T(...)) 相比，它通常只做一次内存分配，把对象本体和控制块放在一块连续内存里，所以性能更好，缓存局部性也更好。另外它异常安全性也更强，像复杂表达式里直接 new 可能在构造 shared_ptr 前抛异常，make_shared 可以避免这种问题。但它也不是所有场景都适合。比如对象特别大、你希望对象和控制块分开释放，或者需要自定义删除器，那就不一定用 make_shared。因为只要还有 weak_ptr 持...