投春招这段时间，最深的感受就是：差距从有没有笔试就开始了。我是景德镇陶瓷大学计算机专业，没有大厂实习，项目也是学校里跟着做的普通项目。从三月开始陆陆续续投了几十家，有互联网中小厂、制造业信息化岗、本地企业、银行科技子公司、国企IT类。牛客首页一刷，全是美团、字节、腾讯、华为笔试晒图，说不羡慕是假的，更多的是无奈。我也投过大厂，但基本都是石沉大海，简历状态停留在“已筛选”就再也不动了。我很清楚，学校背景不占优势，简历也不够亮眼，很难挤进大厂笔试池。目前真正收到笔试的，都是一些对学校比较友好、偏向实用型的公司：几家本地制造业、区域互联网、银行科技岗、国企信息化岗。不多，但每一场我都很珍惜，都会提前...

目标后端

正式进入AI Coding时代了  

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...