一面时间：3.20面试官介绍业务自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）举一下评测过程中典型的badcase你的工作偏下游，那么是怎么推进闭环的？做ui自动化的时候，url页面相互跳转是怎么处理的？ui自动化用的chrome插件还是自动化平台？挑选一下实习中遇到的困难，你是如何解决的？语言技术栈用的什么？mysql的四大特性（ACID）隔离有哪些级别redis常见八股（分布式锁、三大缓存问题）tcp与udp区别tcp与udp各自举一个使用场景有用过白盒测试吗？算法手撕：leetcode1. 两数之和针对用户登录功能，设计测试用例反问环节二面忘了录音了，反正和一面问的差不多，后面反问的时候跟...

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...