秋招笔试里，最难的当属美团。算法题刁钻晦涩，计算机网络、操作系统考点极深，还有大量场景设计与逻辑推理。作为后端学生，做完只觉基础漏洞百出，也让我更清楚差距，之后针对性补了不少薄弱知识点。也可能美团那会我是第一次做的第一家笔试。#你做过最难的笔试是哪家公司#

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

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...