美团三面

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...

这种实习能去吗？    

就是觉得好漂亮，可能是配色？

二面强度非常大，面试官很nice，但问题一个比一个狠。项目聊了将近20分钟，然后直接进入硬核八股，最后手撕。整体节奏很快，八股没答好直接挂，手撕写出来了但没解释清楚，属于死在细节上。题目如下，附个人分析，希望对备战字节的同学有帮助。题目列表自我介绍项目深挖20分钟（重点问了架构设计和技术决策）FreeRTOS调度器的实现原理，抢占和时间片轮转的本质区别FreeRTOS有哪些同步原语，互斥量和二值信号量的区别同优先级任务是怎么调度的优先级反转的完整场景，FreeRTOS怎么解决，能完全解决吗死锁的四个必要条件，嵌入式系统里怎么预防ARM Cortex-M中断处理，硬件自动压栈了哪些寄存器原子操作...