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...

难道前端真的已经不行了？

背景介绍最近组内要做0-1的新ai产品, 招我进来就是负责这个ai产品,启动的时候这个季度就剩下两个月了,天天开会对齐进度,一个月就已经把基础版本给做完了,想要接入到现有的业务上面,时间方面就特别紧张,技术选型怎么说呢, leader用ai写了一个版本 我们在现有的代码进行二次开发这样, 全栈next.js 要学习的东西太多了 又没有前端基础,没有ai coding很难完成任务(十几分钟干完我一天的工作 claude4.5效果还不错 进度推的特别快), 自从trae下架了claude,后面就一直cursor claude 4.5了。nextjs+ts+tailwindcss+shadcn ui...