理想汽车招聘校招，社招均有hc

实习复盘 实习期间不仅有代码能力的积累，更是有对不同公司和技术文化的深度体验。  momenta(2024.2) -> 腾讯(2024.4) -> 乾象(2024.10) -> 阿里 (2025.7) 体验: 每一段经历都很宝贵，尤其在qx，和mentor平时边写代码边沟通，啥都聊，团建很多，mentor cr细致到每一行。阿里的暑期实习也很难忘，mentor很热情人也很好，还参加了音乐节。 总之很幸运，感谢这一路遇到的所有 Mentor，体验感满分。  秋招结算 ✅ 时间有限，投递了10+公司，绝大部分都offer了，包括字节，小红书等大厂给的应该都是ssp/ssp+。  ...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

经过昨天一整天的思想斗争，还是决定拒了字节，去银行了。时代洪流面前个人努力犹如螳臂当车😬这个时代最大的红利就是饿不死人了。至于是不是被牺牲的一代，由时间去评判吧，吃好喝好，健康足矣。江湖再见，祝大家天天开心！

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...