许愿贴

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...

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

自我介绍都没有，一上来就问实习介绍一下实习中的难点（深入拷打，觉得这个你这个方案不行巴拉巴拉）八股服务发现的原理（不会，我技术栈没写spring cloud啊，哭）java中的几种引用类型，分别有什么应用场景了解java中哪些锁使用到了哪个锁手撕：重排链表更新 0323 已挂