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...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

已知：Java开发5-10年内大概率必死. agent开发或许还能持续较长时间. 本人没啥太完整的科研经验（之前比较摆，基本上就是跑跑代码改改参数做点封装），数学基础也不好. 问： 1）建议转agent开发吗？如果转agent开发需要额外学习什么吗？ 2）基于我的现状有没有其他可行的方向推荐. 3）基于现在这个状态要不要拼一把去读博？