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...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

今日首蚌，真的很难绷住

第一次打开那个用户反馈群的时候，我以为自己进错了频道。 消息刷得很快，清一色都是在抱怨——页面加载慢、操作卡顿、等半天没反应。我翻了翻历史记录，类似的反馈已经持续了好几天，而且越来越密集。 "这个性能问题，你来跟一下。"导师在周会上把任务指给了我。 说实话，我有点懵。来拼多多实习才一个多月，平时做的都是相对独立的小需求，第一次接手一个直接影响用户体验的线上问题。我下意识看了导师一眼，他没有多解释，只是点了下头，意思是：就是你。 我先从监控数据入手，一层一层看调用链路。刚开始看不出什么名堂，接口响应时间整体在波动，但没有特别明显的异常点。我盯着图表看了一下午，越看越焦虑。下班...