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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...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

锁我简历半个月不约面，之前在反馈平台投诉过三次，第三次投诉当天约面打电话走流程现在到了二面，两次都是面试前十分钟取消面试，说主管临时有会，又得等三天后面试，这算是报复我之前的行为吗？