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...

随时随地都有可能error

经历过也当过面试官，感觉面试官的“尖刻”，通常分三种，应对策略完全不同：第一种：压力测试型（占大多数）表现：连续追问细节，挑战你的方案，甚至质疑你的结论。比如：“你这个活动的成功，有没有可能是运气？”“你这个数据是怎么得到的？落地性经过检验了吗？”目的：考察你的抗压能力、逻辑扎实程度和自信水平。看你是在压力下崩溃，还是能冷静捍卫自己的观点。我们怎么办：保持镇定，把质疑当作深入的讨论机会。你可以说：“您提的这点很关键，我当时的考虑是…，从结果来看…，如果再来一次，我会加入…的验证。” 展示你的思考深度和成长性。第二种：秀优越感/PUA型（少数，但存在）表现：打断你说话，用居高临下的语气否定你的经...