京东科技，米哈游，阿里国际，都是推理偏框架侧的研发米哈游给的最多，团队里面貌似都是从其他大厂挖过来技术力比较强的，属于那种小而精的，应该还在开拓期。其他两个厂应该都是大组，然后业务应该比较平稳。个人感觉米可能能学的技术多一些，其他两个大厂实习可能是大锅饭，但是背书强一些，有点拿不定主意

学院本 两段大厂实习秋招约面：百度提前批：7.24一面 7.31二面 8.06三面 当场oc 泡到现在无意向小红书：8.28一面 9.04二面 9.09hr面 泡了两个月 四面都约不上 可以想象池子有多大字节：10.22一面 10.24二面 10.28三面 10.30hr面 11.05意向cvte：10.15一面 10.24hr面 oc要去体验实习 拒了秋招无后续：滴滴笔试过 不约面 投晚了吧可能B站笔试挂阿里系没投 这个bg不用考虑阿里系了还有一系列中大厂均投递无后续 这里就不展开了今年后端真的是寒冬，7月开始投递秋招，一直到11月，面试少得可怜，在意料之中吧，继续加油-----------------------------------------------------------------------11.28 正式offer 秋招结束

听说华为云又被叫缅北云，一去一个不吱声，8,9月份刚刚大量人员输出，后面业务造假，听着都吓人，还好没去，去了也是卖命，直接拒绝发送简历，拒绝加微信，面试官直接给我回了个“？”我：已读，不回，高冷。

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 ...