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...

恐怖如斯

跨考计算机失败，只能来春招了，没有实习经历，请帮忙看看简历打算也投一些外企，所以准备了英文简历。

之前我去面试，等候区坐了个特别帅的哥们儿，我心想完了这颜值我肯定比不过。结果出来一聊，他一面就挂了，我过了。我导师做过三年技术面试官，他说："长得好看我确实会第一眼印象好点，但只要张嘴答题，5分钟内就能判断水平。颜值最多给你加1分，技术不行扣的是10分。"但也不能说完全没用。我观察下来，真正加分的不是"长得帅"，而是"看起来靠谱"。什么叫靠谱？头发不油、衣服整洁、说话时眼神不躲闪、坐姿端正。这些细节给人的感觉是"这人做事应该也挺靠谱"。我有个同学长相一般，但每次面试都提前理发、穿干净的衬衫、背挺得笔直，offer拿...