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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...

目前只能约到小公司，求大神指导

今天刚面完，有点无聊，攒一下人品，依旧自我介绍起手用的是赛码网，拷打实习和项目部分略过，都是跟@前端小圆学的vue和react简历上都写了所以仔细问了下区别，选型，场景性能优化虚拟列表强弱缓存以及使用场景http和https的区别http1.0和http1.1的主要区别实习中感觉困难的事情大文件上传skills和rules的区别，顺带聊了下mcp和平时业务中使用等场景react的fiber机制typescript的interface和type的区别算法：https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/?envType=study-plan-v2&a...