社招3.24 线上初面，1个HR面试官，2个技术面试官，面试时间总计1.5h，1周后发了感谢信！！！这不是套方案就是刷KPI，但是刷KPI能刷1.5h，他们真的太敬业了，或者说太闲了吧。1、全程无产品相关问题2、全程无具体技术栈问题（简历写了python、Linux，一个相关的问题都没有问）3、主要问简历上之前公司的项目细节，架构和设计思路（绕来绕去都会回到这里）4、问了我从哪里学习新知识，如何学习的，他们也想学习一下 我：？？？？回答说了博客B站社区等5、问了下我应该是能接受加班的吧，我说看情况可以接受适量的加班（难道想招不愿意加班的）5、时间超过1h之后我大概也猜到他们的目的，最后半小时他...

太难写了

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...