偷偷实习

一个朋友985末流硕士，秋招投了30多家，现在手里拿着4个offer在纠结。这一个月下来发现个事儿：不管啥岗位，面试官都开始疯狂问AI了。后端问、前端问、测试也问，搞得我一度怀疑自己是不是投错岗位了。趁着还没入职，把这段时间被问到的AI问题记录下，给后面的兄弟们避避雷。最基础但最高频的问题"你平时写代码用AI吗"这题我被问了得有20次吧。一开始我还想着要不要说用，怕面试官觉得我能力不行。后来发现不用反而更奇怪，现在都2024年了谁还不用点工具。关键是你怎么说。我见过有个哥们儿说："用啊，我现在代码基本都AI写的，我就改改。" 然后面试官问了几个细节问题他...

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...