秋招对我最好的HR

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...