作为正在春招的大四后端学生，对这句话深有体会。很多时候说完便石沉大海，既无通过喜讯，也无拒信反馈。比起漫长的等待，更希望得到明确结果。求职路上，希望反馈的时间快一些，而不是处于通过又没通过的不知道状态。#HR最不可信的一句话是__#

现在在boss投了好几天实习了，基本都没人回我，是该去官网投吗我是真的没做过什么项目，简历上的项目都是课程的作业目前我该怎么办，是接着找实习还是这几个月 先学技术做项目

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

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...