北京联通

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...

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

今日首蚌，真的很难绷住

 1.自我介绍面试官好，我换个角度介绍一下自己。一面主要聊了技术细节，这次我想说说我对嵌入式开发的理解和职业规划。我选择嵌入式这个方向，是因为喜欢软硬结合、能看到实际产品的感觉。相比纯软件开发，嵌入式更贴近硬件，需要考虑资源限制、实时性、功耗等问题，这种约束反而让我觉得有挑战性。特别是嵌入式AI这个领域，如何在有限的算力和内存下实现智能功能，这个问题很吸引我。技术上，我主要用C++做开发，熟悉Linux系统和交叉编译，有模型部署的实际经验。在项目中遇到过性能瓶颈、内存不足等问题，通过优化算法、使用硬件加速等方式解决。这些经历让我理解了嵌入式开发的特点：不只是写代码，还要理解硬件、优化性能、权衡...