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关注我，记得标星，么么哒～
这两天求职群分享了很多大厂的计算机视觉算法的面试真题，其中就有“手撕Transformer”：
要知道近年来特别出现了很多
Transformer面试题
（毕竟当前AI顶流）。这里
Amusi特别分享15道Transformer高频面试题
（
求职群里有数百道Transformer题目，还有答案
），希望对你有所帮助。
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介绍Transformer的QKV
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介绍Layer Normalization
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Transformer训练和部署技巧
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介绍Transformer的位置编码
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介绍自注意力机制和数学公式
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介绍Transformer的Encoder模块
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介绍Transformer的Decoder模块
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Transformer和Mamba（SSM）的区别
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Transformer中的残差结构以及意义
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为什么Transformer适合多模态任务？
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Transformer的并行化体现在哪个地方？
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为什么Transformer一般使用LayerNorm？
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Transformer为什么使用多头注意力机制？
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Transformer训练的Dropout是如何设定的？
求职群还分享了很多AI算法岗、软开岗的大厂面试真题，部分截图如下：
如果你还没刷面试题？想看最新面经和答案？那得赶紧加入求职群！
最新校招、实习、社招、教职信息、大厂面经和企业内推全都有！Amusi 强烈建议大家扫码领券加入2024年求职群（主要面向25届、26届及之后的同学）！
最大的AI算法岗和开发岗求职群
AI算法岗和开发岗求职
群（知识星球）
是一个面向
全体学生和算法工程师/研究员
的求职交流平台。旨在分享
AI算法岗和开发岗的
校招/社招准备攻略
、
面试题库
、
面试经验
、
Offer选择
、
内推机会
、
学习路线
、
求职答疑
和
海量学习资料
等
内容。
涉及
深度学习，机器学习，计算机视觉，图像处理，自然语言处理，SLAM，大数据，数据分析，自动驾驶，机器人，推荐系统，Java，C/C++和Python
等方向。
求职群里既有2025届、2024届和往届求职的大佬/学生，也有刚入学的学生（大一/大二/研一等），还有很多公司里的
技术大牛
、
研究员和
算法工程师。目前
星
球的成员已经超过
5700
人
！
我Amusi 每天都会在求职群里发帖/交流
，回答问题，分享面试题，分享面试心得，分享内推信息，分享学习资料等。
划重点！
星
球分享的资料和问答已经超过
5000
条！
注：因为星球里人蛮多的，所以建议大家匿名提问，防止"隐私泄露"
▲扫码领券，进群！
群主和嘉宾既有
2024届/2025届和往届参与秋招拿到算法Offer，也有已经毕业工作多年的算法研究员/工程师
。涵盖
Apple
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谷歌
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、
亚马逊
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微软
、
NVIDIA
、
Uber
、
IBM
、
腾讯
、
阿里巴巴
、百度、字节跳动、美团、拼多多、京东、快手、商汤、旷视、滴滴、OPPO、VIVO、华为、小米、大疆、平安科技
等上百家企业。
面向对象
全体学生和算法工程师/研究员、软件开发程序员
，特别是
2024年
（
即
2025届-2026届-2027届）找工作/实习的人群（研一/研二/大二-大四等），也强烈推荐刚入学的学生以及有考虑跳槽的工程师，早点为找工作做准备，锻炼刷题意识和能力。
海量面试经验/面试题
深度学习面试宝典
是 Amusi 整理的一个AI算法岗面试题库，累计900+个问题与解答。涉及的领域众多，具体如下。同时求职群里每周都会更新很多面经，方便查漏补缺！
海量校招/实习/社招内推
求职群里已分享
数千个内推机会，比如去年2024届校招就发布了208个内推信息
（涵盖BAT/头条/京东/美团等公司），还有大量日常实习内推：
提问交流
如果你在学习、找工作、跳槽、职场、Offer选择等领域遇到问题，都可以在星球里向我提问！我知必答！
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