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...

什么年代了，还有地主

面试官问："用户 token 应该存在哪？"很多人脱口而出：localStorage。这个回答不能说错，但远称不上好答案。一个好答案，至少要说清三件事：有哪些常见存储方式，它们的优缺点是什么为什么大部分团队会从 localStorage 迁移到 HttpOnly Cookie实际项目里怎么落地、怎么权衡「安全 vs 成本」这篇文章就从这三点展开，顺便帮你把这道高频面试题吃透。三种存储方式，一张图看懂差异前端存 token，主流就三种：localStorage能不会不推荐存敏感数据普通 Cookie能会不推荐HttpOnly Cookie不能会推荐localStorage：用...