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...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

面试完在写面经呢，一看邮件，5分钟的时间给我挂了，笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的，问题也基本答上了，整场体验感挺好的，本来以为稳操胜券，结果被他装糖阴了一手（反问环节还问他后续的面试流程，丢人丢大发了）。整个过程太抽象了，简历项目是一个没问，倒是对我简历上写的个人技能（熟悉什么东西）逐个进行了一次 DFS，越问越离谱，最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了，不太能完全回忆起来，只能回忆一下大致有哪些问题，详情如下：1. 简历上写的熟悉 C++ 语言，问的问题：平时用的什么标准的 C++ 语言；是否了解模板；用过什么 STL；set 和 map 是否了解，底层怎么实现的...