Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

求各位牛爷爷指点

上一段小厂实习经历不太相关直接被忽略项目部分挑两个其中你觉得优化效果最好的方法说明一下数据分布这块做过什么处理吗？学习过第一名的方案吗，他用了哪些方法？围绕语义ID讨论一点八股你生成语义ID后自己查看过生成的数据效果如何吗，怎么看这个效果如何？你加入的语义ID和多模态embedding哪个提升效果更好，你觉得是为什么？手撕部分：随便开一个本地IDE写在一个二叉搜索树中找到小于m的最大值