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...

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

想投身AI领域，。首选自然是头部大厂，如字节、阿里、腾讯、百度等，它们业务场景多元、算力资源雄厚，适合追求平台与稳定性的技术人才。其次，关注那些弄大模型 的 非头部大厂—— 智谱华章、月之暗面、Minimax、百川智能、阶跃星辰，这些明星创业公司技术前沿、氛围灵活，往往能让你更快接触到核心研发。然后还有那些传统行业的AI部门，比如车企（蔚来、理想）、金融、智能制造等领域，它们正面临深度数字化转型，AI人才需求旺盛且场景落地扎实。最后，像商汤、科大讯飞这类深耕多年的AI企业，技术积累深厚，同样是值得考虑的方向。选对公司，既要看赛道，也要看与自身发展节奏的匹配度。#牛客AI配图神器#