巨人网络内推

每到求职就业季，就是一次就业高峰期，按照各大公司的招聘惯例，新人入职需要经过重重关卡，入职体检就是其中一项。大四小王（化名）却差点被这个体检难倒了。临近毕业，小王顺利的面试上了心仪的工作，在进行入职体检时，小王体检单上血检中显示转氨酶指数过高，小陈也没太在意，直接上交了体检结果，却被公司列入了复检名单。公司表示，由于他的转氨酶指数过高，需要重新检查，排除病毒性肝炎，尤其是乙肝的可能性。虽然法律规定，用人单位招用人员，不得以是传染病病原携带者为由拒绝录用。“转氨酶升高主要和病毒性肝炎、酒精肝、脂肪肝、肝硬化、肝脏肿瘤及某些感染性疾病等有关，甚至一些非病理性原因，比如剧烈运动、过于劳累或检查前服用...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

简历如下，也是改了不下十版了三月初开始投递，到现在感觉投递了有个1500家了（实习，全职）面了10家左右的样子（都是线上的，线下的我一律当做刷kpi没接，现在感觉线上线下都是刷KPI的），笔试倒是做了不少，收到了两份实习offer都拒绝了（一个140/天+外地，一个120/天本地初创）最近也不知道投啥了，想着春招实习两手抓，但是投递的很多岗位有要求1-3年经验，投出去也是石沉大海杳无音信，偶尔有几个回复，然后就是笔试面试，再无后续慢慢的也有点蕉绿起来了😭😭还有课设，论文乱七八糟的当时还选择了考研，找学长问考研经验，学长第一句话就是不建议考研，当时还不以为然，现在想想……

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...