笔试求助

最近之前的实习生在一家公司顺利转正了，她来告诉我这个好消息，她是25届的，去年第一次实习的mentor就是我，后来我们组内没有转正的HC，我就告诉她春招可以多投投，还可以投1-3年的低阶社招，最终她成功的找到了一家中厂的校招，并于今年年底顺利转正  她实习的时候给我的印象是话不多，很有边界感，在职期间并没有过很多聊天，但是她离职的时候问了我：“以后有什么需要注意的吗？”，我也很坦诚的和她说：“都挺好的，但是很多时候我不知道你是怎么想的，你在做什么，我忙起来的时候可能顾不上你，工作不是学校，我也不是老师，我的主要工作不是负责教你如何工作的，所以我不会过度关注你，所以在我没有找你的情况下，你应该多...

很早之前的了。hr："我看你简历上写的是，20年到24年在xxx学校上学。”我：是的。hr:（震惊）啊！？（小声）你上了五年！！！（发现新大陆）你为什么会上五年呢？我：😅这个…，怎么说呢，20年9月到24年6月。好像是4年……😅hr：😳嗷嗷，这样。但是我看现在（23年11月）你才大三，你们学校大三就可以实习了吗？我：，我大四。。。。

谁懂面试的时候给了你个功能让你实现，手敲半天没做完整，查验的时候说这边看到你一直在手敲，其实你可以用ai的。

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 ...