中信银行信息科技岗（UI及视觉设计）

二面，还是视频面试，这次面试官换了一个人，自我介绍说是做系统软件方向的高级工程师。和一面相比节奏明显不一样，问题少但每道都很深，基本上每个话题都会顺着你的回答继续挖，感觉整场面试就是在不断被追问。项目聊了将近三十分钟，他对架构设计和遇到的问题非常感兴趣，问了很多"为什么这么做"和"有没有更好的方案"。后半段有一道系统设计题，没有手撕算法，但设计题聊了很久。整体强度比一面高不少，面完感觉脑子空了。1. 讲一下你对 C++ 对象内存布局的理解，虚继承是怎么解决菱形继承问题的？答：一个普通 C++ 对象的内存布局，从低地址到高地址依次是：如果有虚函数，最开头是...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

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...