1、薪资上不封顶 / 综合薪资能达到 15k-20k。看着JD（岗位描述）上的高薪疯狂心动？别急，看清楚“综合”两个字。 “底薪只有 5k，剩下的全靠绩效和提成。而那个最高档的绩效，需要你每天不吃不喝干24小时才能达到，目前全公司只有销冠拿到过一次。” 试用期打折，绩效考核极其苛刻。一旦没完成KPI，拿到手的钱连交房租都够呛。直接单刀直入：“请问这 15k 里，无责任底薪是多少？绩效占比是多少？试用期薪资打几折？” 不要不好意思谈钱，正规公司不怕你问底薪。2、我们不提倡加班。听到这句话，你的肝可能要开始隐隐作痛了。HR的潜台词： “我们确实不提倡加班，因为我们要求你‘自愿’加班，而且没有加班费...

offer审批等了三天今天终于下来了，一个不好的消息就是暑期变日常了，但是hr说还是可以转正，感觉转正机会还是很渺茫的听说也是晚上十点十一点下班

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

先搞懂：为什么需要位置编码？Transformer 模型本身是 位置无关 的！它不知道哪个词在前，哪个词在后。比如 "我喜欢吃苹果" 和 "苹果喜欢吃我" Transformer 会认为这两个句子的结构完全一样，因为它只关心词与词之间的关系，不关心顺序。但实际上这两个句子的意思完全不同！所以需要 位置编码 来告诉模型每个词的位置信息传统位置编码问题方案1：学习型位置编码，初始化一个位置向量，全程全靠train给每个位置随机初始化一个向量让模型自己学习每个位置应该是什么样的❌ 缺点：只能处理训练时见过的长度，遇到更长的句子就傻眼了方案2：正弦位置编码用三角...