小米一面整体节奏很快，面试官技术功底扎实，问题层层递进，不会只停在概念层面，基本每道题都会追问"为什么"或者"你在项目里怎么用的"。整个面试大概 60 分钟，前半段是基础八股，后半段直接上手撕代码，压力不小但氛围还算友好。建议提前把 C++ 内存模型、并发、STL 底层这几块吃透，代码题要写得干净，边界条件别漏。1. 自我介绍略（根据个人情况准备，建议控制在 2 分钟内，突出项目亮点和技术栈）2. 进程和线程的区别？进程间通信有哪些方式？线程间通信呢？进程是资源分配的基本单位，线程是 CPU 调度的基本单位。同一进程内的线程共享堆、全局变量、文件描述符，...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

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...