Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

绷不住了

一面主要考察了基础八股（CAN协议、RTOS任务调度、volatile/const、内存管理、死锁、看门狗、Linux驱动、AUTOSAR基础等），二面整体难度明显上升，更侧重系统设计能力、车载软件工程实践以及对整车架构的理解深度。面试官会结合一面的项目继续深挖，同时引入更多车载场景下的工程问题。一面提到了你的项目，这次深入聊一下：如果把你的项目移植到车载域控平台上，需要做哪些改造？从硬件抽象、OS选型、通信协议、功能安全几个维度分别说一下。什么是域控架构？和传统分布式ECU架构相比，域控架构的优势和挑战分别是什么？零跑的整车电子架构你了解吗？Classic AUTOSAR的分层架构中，BSW...