腾讯官网社招岗位共计约2500个，其中IEG 1300个，占了一半多。其他五个事业群、三个职能线加起来的岗位数没有IEG多。（岗位数不等于招聘人数，有些岗位可能招聘多人）另外IEG内包子公司腾娱还有1500多个岗位，再算上萨罗斯、银之心、永星互动、藤库/聆曦、大连北境（内包子公司）等众多全资子公司，IEG的招聘岗位总数在3000以上。对比国内其他公司官网岗位数量（含内外包岗位），网易互娱+雷火共计1800个，米哈游600+，均低于腾讯游戏，整体上招聘数量与公司规模呈正相关，也能一定程度反映公司的发展势头。（IEG和网易等公司有部分陈年旧岗，这里未去除）地区上看腾讯IEG社招岗位主要分布在深圳、...

是我写的代码太烂了吗

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

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...