面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

如何呢

👋个人背景：9本 Java后端👏offer1：顺丰 base深圳，大白菜年包27，已发offer邮件，要求下周三签三方。听说顺丰加班严重，福利一般，深圳南山租房等物价也贵，不过后续跳槽的title似乎还行？💯offer2：满帮海外业务，base南京，10月14收到意向，正式offer说是在10-12月发。了解到满帮薪资不错，往年能有(22-24)*13.5。不过海外业务似乎是满帮子公司，担心跳槽认可度低，而且公司是今年4月份成立，担心不稳定。uu们觉得签顺丰还是等满帮offer好呀？另外，虽然南京物价低，我担心后续社招跳槽要求线下面试的话，南京不方便？😥有没有懂的大佬介绍下

小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...