27届后端岗，今天面了个深圳，百人厂，面试20min，面试官没开摄像头。没让自我介绍，上来就查户口，家里情况有无兄弟姐妹...然后呢，问我高考分数，为什么考xx大学，接着问求职规划。有聊一下ai使用的情况和当下的市场环境，问我了解4A吗，我说没了解过，他介绍了一边4A给我听，然后让我复述一遍。并给他们的重要程度做个排序。反问环节：1.问业务，做半导体风控的。2.有无对实习生有技术上的支持和模型的配置。（这点我自己摸索出来的我觉得很好，说一下自己使用ai用哪些配置，聊投机了面试官说不定会让你谈谈使用感受和经验，让他感觉你真的用过）。3.薪资-开4000，有住宿。不太懂这是kpi面，还是厂真的确认...

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...