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...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

面试时间：3.9部门：数据平台自我介绍第一段实习拷打：整体介绍一下第一段百度实习的产出实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？讲解一下测试过程中比较典型的badcase。做测试基建时，你主要负责的功能有哪些？讲解一下agent skill针对ui自动化的实现细节。skill执行结果的执行量和通过率是多少？执行过程中的报错和执行被打断如何处理？前端跳转不同页面之后，如何确保测试的连贯性和结果准确性，上下文衔接如何做的？这部分被狠狠拷打了接近20分钟第二段实习拷打：简单讲解一下这个后端项目的实习内容编写邮件模块时用到的设计模式讲解一下。策略模式具体实现细节。为什么想到从开发转测开，...