Tplink联洲 已座谈

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

好歹也是世界五百强集团下面的分公司，我没好意思说你抠门，你还pua上了。看到评论区有些想在长春求职的uu看了这个图片感觉很焦虑，我想说完全没必要，图里这位招聘人员完全是来搞笑的，又傻又坏。事实上这个工资对于长春双非大学的本科生来说也是非常低了。他说出这种的话的目的也是为了搅浑水，pua应届生让应届生焦虑，好把求职者变成他们的廉价劳动力。他发布的岗位的jd上学历要求只有专科。要不是此人多次邀请我投递简历和面试，我根本连投都不会投。他第一次邀请我投递简历时我看到jd已经婉拒了，我说我是应届生工作经验不符。可能我的“客套话”给了此人自信，让他后面来这么一出。各位求职的uu把这个事当个乐子看就得了。你要是信他的话你就输了。

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 ...