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...

最后还是去鹅了，选来选去也没什么可选的，暑期到现在也就字节跟腾讯给了面试，腾讯很快就过了，业务一般，身边很多人劝留在手子，但是还是想试试新的机会，纠结来纠结去，其实也就是一份工作而已，自己之前把它看得太重了，希望之后能放轻松对待吧。timeline3.12一面3.16二面3.23三面，面完直接转HR面3.24HR面，面完直接转录用评估3.25oc

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、循环依赖基础认知循环依赖是指两个或多个Bean之间形成相互依赖的闭环，比如Bean A依赖Bean B，Bean B同时依赖Bean A，若没有特殊处理，容器会陷入无限创建Bean的死循环，最终抛出创建异常。Spring针对循环依赖做了针对性适配，但并非所有循环依赖都能解决，核心仅支持单例Bean的setter/属性注入循环依赖。1.1 循环依赖常见分类构造器循环依赖：通过构造方法注入依赖，Bean实例化阶段就需要依赖对象，无法打破闭环，Spring无法解决setter/...