大模型面试题35：Pre-LayerNorm vs Post-LayerNorm对深层Transformer训练稳定性

Pre-LN是“先调味再炒菜”，提前稳住食材状态，深层堆叠也不容易翻车；Post-LN是“先炒菜再调味”，浅层还行，深层就容易炒糊——实验的核心就是看谁在“炒很多遍”后还能保持好味道。通过控制变量法，对比不同层数下Pre/Post-LN的损失曲线、梯度范数和模型效果，可验证Pre-LN通过提前标准化特征分布，显著提升深层Transformer的训练稳定性，而Post-LN在深层时易出现梯度发散问题

大模型面试题36：Transformer中的残差连接处理方式与作用

残差连接就是给模型加了一条“信息捷径”，把原始输入直接加到输出上，既防止深层训练崩溃，又不让模型丢了基础信息。残差连接通过yxFxyxFx的逐元素加和，让梯度能直接反向传播（避免梯度消失），同时让模型学习特征增量，是Transformer实现深层堆叠的核心技术。

如何对Internet Marketing网络市场营销进行数据报表分析

然而，作为在企业一线构建、部署和维护复杂系统的实践者，我们深知，一个卓越的模型，本身并不能构成一个成功的企业级解决方案。AI 系统，特别是智能体 (Agent)，与数据的关系是持续的、双向的、对话式的。我们正站在一个激动人心的技术变革的门槛上。它不再是一个滞后的、审计驱动的合规流程，而必须是一个主动的、嵌入在数据流中的实时机制。它能根据模糊的目标（例如，“帮用户解决订单发货延迟的问题”）自主地规划