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...

锐评一下我的简历吧，投几天了都没有找到，成都双非本。

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

企业级前端工程化的本质，是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式，收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时，先想清楚要解决什么、要什么结果，再选工具和流程，会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题：  把这三块从"人治"变成"机制"，工程化才算真正落地。 落到团队层面，能带来几件事。流程上，标准化、能自动化的尽量自动化，关键环节可以借 AI 提效，结果上，开发成本下来、迭代速度上去，代码质量和可维护性提高，bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的，需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...