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...

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

简历如下，也是改了不下十版了三月初开始投递，到现在感觉投递了有个1500家了（实习，全职）面了10家左右的样子（都是线上的，线下的我一律当做刷kpi没接，现在感觉线上线下都是刷KPI的），笔试倒是做了不少，收到了两份实习offer都拒绝了（一个140/天+外地，一个120/天本地初创）最近也不知道投啥了，想着春招实习两手抓，但是投递的很多岗位有要求1-3年经验，投出去也是石沉大海杳无音信，偶尔有几个回复，然后就是笔试面试，再无后续慢慢的也有点蕉绿起来了😭😭还有课设，论文乱七八糟的当时还选择了考研，找学长问考研经验，学长第一句话就是不建议考研，当时还不以为然，现在想想……

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...