第118章 专项准备（2/2）

卷积神经网络的平移不变性——从数学上解释为什么适合图像识别。

注意力机制与人类认知的类比——为什么Transforr在NLP任务上碾压RNN。

时间一分一秒流逝。书房里只有键盘敲击声和偶尔的翻书声。林晨完全进入了心流状态，那些抽象的理论在他脑海中逐渐具象化，变成可理解的逻辑链条。

中午十二点，苏婉做了简单的面条。林晨边吃边在餐桌上画系统架构图。

“如果面试官让我设计一个推荐系统，我要从这几个层面回答”。他用筷子在桌面上比划，“数据层：用户行为日志怎么收集和清洗；特征层：用户画像、物品属性、上下文特征怎么构建；模型层：协同过滤、矩阵分解、深度学习模型怎么选型和融合；服务层：怎么保证高并发下的实时推荐……”

苏婉看着他专注的样子，忍不住笑了：“你现在像个备战高考的学生”。

“比高考压力大”。林晨苦笑，“高考考砸了还能复读，这次面试要是没过，我不知道还有没有勇气继续找”。

“别说丧气话”。苏婉握住他的手，“你这半年的努力我看在眼里。从零开始学AI，还能做出能赚钱的投资系统，这已经证明你的能力了。面试只是让更多人看到你的价值”。

林晨点点头，心里暖了一下。

下午一点，他开始最后的模拟演练。

打开摄像头，对着屏幕自我介绍：“面试官好，我是林晨，有十年全栈开发经验，最近半年专注于AI和量化交易领域。我独立开发了一套智能投资系统，融合了深度学习和强化学习，在A股实盘运行半年，年化收益率达到……”

语速、语调、重点突出。他反复练习了三遍。

然后是技术问题的模拟回答。他假设了各种可能的问题：

“请解释反向传播算法的推导过程”。

“如果让你优化一个日均百亿请求的推荐系统，你会从哪些方面入手”？

“如何看待大模型时代的AI伦理问题”？

每个问题他都准备了不同深度的回答版本——浅层解释给非技术面试官听，深度剖析给技术专家听。

傍晚六点，林晨终于合上了电脑。

晚饭后，他继续复习。十点钟，乐乐已经睡了，苏婉端来一杯热牛奶。

“张伟刚才打电话来了”。苏婉说”，他说明天下午可以帮你安排一场模拟面试，就在T厂内部，找一个资深工程师帮你找找感觉”。

林晨一愣，随即感激地点点头：”太好了。麻烦他了”。

“他说时间定在明天下午两点，让你一点半到T厂”。

“好”。林晨看了眼时间”，我今晚再看一会儿，明天一早再过一遍重点”。

“别太晚”。苏婉轻轻拍了拍他的肩膀。

林晨继续看着屏幕上的笔记，那些公式、概念、架构图像一张张卡片，被他在脑海中反复梳理、分类、连接。

十一点半，他合上电脑，躺到床上。窗外，鹏城的夜色正浓，远处的高楼灯火通明。

明天是模拟面试，后天是正式面试。

他闭上眼睛，深吸一口气。

三天。从接到通知到正式面试，只有三天。这三天里，他要把自己这半年的所学、所思、所做，全部调动起来，在几个陌生人面前展示出来。

压力很大，但他知道，他已经准备好了。

至少，他比半年前那个被裁员时茫然无措的自己，准备好了太多。