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...

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

想做嵌软，佬们拷打拷打

本人大三，在找日常（暑期）实习，年后这一个月面了几家大厂，但都挂了，有的直接在初筛阶段就给我踢了。最好的就是字节进了二面（字节实习生一般三轮：技术面、主管面、HR 面），二面结束以后我过几个小时就点开邮件看看，心想这次一定要拿下，如果能进 HR 面的话基本就稳了。我面完当天晚上做梦都梦到拿到了 offer 给我乐醒了，打开手机一看原来是梦。第二天打开邮件收到了感谢信，心情直接跌到谷底。这几天一直在自我怀疑，就在想每天这起早贪黑的，睁眼闭眼就是算法代码，到头来还是一场空，真觉得挺没意思的。我的性格一直比较要强好胜，我太想要一个机会来证明自己，但是没有办法，无论是我的学历，学校，还是学术项目，竞赛...