今日头条

我之前在一家创业公司待了一年半，虽然工资不高，但那段时间是我进步最快的时期。成长型工作的几个特征：经常遇到不会的东西，但能学会 那时候公司要做一个实时数据看板，我之前没做过。硬着头皮啃了两周文档，做出来了。现在这个技能成了我简历上的加分项，面试基本都会问。能看到自己的进步 刚入职时写个接口要一天，三个月后半天就搞定。从只会增删改查，到能独立做性能优化、架构设计。这种成长是看得见摸得着的。工作有反馈，有成就感 你做的东西有人用，用户量从0到10万，bug从每天十几个降到个位数。这种正向反馈会让你觉得，加班都是值得的。下班后还会主动学习 不是因为焦虑被迫学，而是白天遇到了有意思的问题，晚上想深入研...

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

最后还是去鹅了，选来选去也没什么可选的，暑期到现在也就字节跟腾讯给了面试，腾讯很快就过了，业务一般，身边很多人劝留在手子，但是还是想试试新的机会，纠结来纠结去，其实也就是一份工作而已，自己之前把它看得太重了，希望之后能放轻松对待吧。timeline3.12一面3.16二面3.23三面，面完直接转HR面3.24HR面，面完直接转录用评估3.25oc

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...