最近试了用 AI 写代码，感觉整个人的效率都飞起来了。以前遇到一个小功能，可能要查文档、翻例子、调半天；现在直接告诉 AI：“帮我写个 XXX 功能”，几秒钟就给出完整代码，甚至带注释，几乎可以直接用。更爽的是：改动需求快：思路有变，直接让 AI 改，秒出新版本。学习成本低：不会的语法或函数，AI 一出示例就懂了。降低重复劳动：模板、接口、调试辅助，AI 都能帮忙生成。当然，AI 写的不是完全完美，总得自己审查、调试；但整体体验就是——少踩坑，多专注逻辑，效率提升感爆棚。如果你也经常写代码，不妨试试让 AI 帮手，你会发现，写代码可以舒服到像开外挂一样。

如何呢

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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 ...