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...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

AI时代，传统行业非但没有“死路”，反而藏着最硬的“活路”。真正的护城河，在于那些无法被数据完全定义的“手感”与“信任”。比如资深电工对故障线路的直觉判断，老中医把脉时的综合权衡，园艺师对植物细微变化的敏锐捕捉——这些融合了经验、直觉与责任心的复杂决策，AI难以替代。同时，人提供的情绪价值愈发珍贵。无论是护理员握住老人的手，还是教师眼中的鼓励，这些有温度的真实互动，都是算法的禁区。与其担心被取代，不如让AI处理繁琐流程，自己专注于需要创造力、情感和复杂判断的核心环节。#牛客AI配图神器#AI