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...

菜鸡求拷打，最近想找一段暑期或者日常实习，hot100目前还在二刷，八股看了一半，去年找了一段小厂实习，干了两个月太水了就提前离职了，期间做了个玩具项目，甚至都没有上线，包装一下就写进简历了，把原来的外卖替换掉了，另一个是点评，今天下午ssob沟通了一百多，有要简历的但是之后就已读不回了，求各位大佬指点

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

"请介绍一下你印象最深的项目经历。" 面试官语气平淡，笔尖在记录本上轻轻点着。 我清了清嗓子： "我在拼多多集团实习过，基础架构方向，负责分布式存储调优和微服务治理，做过千万级并发下的容量规划和全链路压测……" "——等等。" 面试官抬起头，笔悬在半空。 "你说，拼多多，基础架构？" 我点头："对。参与过大促备战的架构优化，也参与了系统的故障演练和容灾方案设计，大促窗口期系统稳定性指标比实习前拉了不少。" 原本靠在椅背上的另一位面试官，悄悄坐直了。 "是那个……GMV已经破万亿，大促期...