面试官说八股招过来的存在能力不足的现象，此次面试以项目面为主，加粗的是我没准备好怎么回答合适的自我介绍，提到实习带来的成长介绍公式编辑器的动机、调研、技术栈的确定、数据结构设计、渲染器设计有没有想过优化构建速度（这个真没有）；继续介绍数据结构的扩展问题、可扩展导出逻辑带入变量值、给出计算结果（我觉得这个需求不是一个公式编辑器该做的）；内置公式模板（这个难度不高）；看目录结构设计、对 Taro API 的跨端封装、配置文件；代码生成脚本日志记录器需求、展示已经存储的字段；打开 UI长列表有没有做性能优化（这个 Flutter 内置）；让你做一个原生性能优化怎么做（提出一个分 chunk 请求与加...

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...