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1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

自我介绍实习（20min）负责哪块工作怎么用的DDD（5min）为什么要用DDD实体、值对象、聚合根是怎么考虑的后续的扩展怎么评判做的工作和优化是有效的？基础mysql索引需要建索引的场景where 的地方都要建吗kafka、pulsar区别如何保证消息不丢为什么用 pulsar消息堆积有处理过吗kafka 什么时候会触发 rebalanceAIAI 开发工具开发工具的区别AI 在工作中的占比为什么是这样的占比？有积累一些AI经验吗如果把经验累积起来你觉得这个占比会改变吗平时如何跟AI对话的举一个跟AI对话解决实际问题的例子吧AI给了哪些方案你用了哪个？是怎么描述给它这个问题的泛聊平时怎么学习...