卷積神經網路的平移不變性——從數學上解釋為什麼CNN適合影像識別。
注意力機制與人類認知的類比——為什麼Transforr在NLP任務上碾壓RNN。
時間一分一秒流逝。書房裡只有鍵盤敲擊聲和偶爾的翻書聲。林晨完全進入了心流狀態，那些抽象的理論在他腦海中逐漸具象化，變成可理解的邏輯鏈條。
中午十二點，蘇婉做了簡單的麵條。林晨邊吃邊在餐桌上畫系統架構圖。
“如果面試官讓我設計一個推薦系統，我要從這幾個層面回答”。他用筷子在桌面上比劃，“資料層：使用者行為日誌怎麼收集和清洗；特徵層：使用者畫像、物品屬性、上下文特徵怎麼構建；模型層：協同過濾、矩陣分解、深度學習模型怎麼選型和融合；服務層：怎麼保證高併發下的即時推薦……”
蘇婉看著他專注的樣子，忍不住笑了：“你現在像個備戰高考的學生”。
“比高考壓力大”。林晨苦笑，“高考考砸了還能復讀，這次面試要是沒過，我不知道還有沒有勇氣繼續找”。
“別說喪氣話”。蘇婉握住他的手，“你這半年的努力我看在眼裡。從零開始學AI，還能做出能賺錢的投資系統，這已經證明你的能力了。面試只是讓更多人看到你的價值”。
林晨點點頭，心裡暖了一下。
下午一點，他開始最後的模擬演練。
開啟攝像頭，對著螢幕自我介紹：“面試官好，我是林晨，有十年全棧開發經驗，最近半年專注於AI和量化交易領域。我獨立開發了一套智慧投資系統，融合了深度學習和強化學習，在A股實盤執行半年，年化收益率達到……”
語速、語調、重點突出。他反覆練習了三遍。
然後是技術問題的模擬回答。他假設了各種可能的問題：
“請解釋反向傳播演算法的推導過程”。
“如果讓你最佳化一個日均百億請求的推薦系統，你會從哪些方面入手”？
“如何看待大模型時代的AI倫理問題”？
每個問題他都準備了不同深度的回答版本——淺層解釋給非技術面試官聽，深度剖析給技術專家聽。
傍晚六點，林晨終於合上了電腦。
晚飯後，他繼續複習。十點鐘，樂樂已經睡了，蘇婉端來一杯熱牛奶。
“張偉剛才打電話來了”。蘇婉說”，他說明天下午可以幫你安排一場模擬面試，就在T廠內部，找一個資深工程師幫你找找感覺”。
林晨一愣，隨即感激地點點頭：”太好了。麻煩他了”。
“他說時間定在明天下午兩點，讓你一點半到T廠”。
“好”。林晨看了眼時間”，我今晚再看一會兒，明天一早再過一遍重點”。
“別太晚”。蘇婉輕輕拍了拍他的肩膀。
林晨繼續看著螢幕上的筆記，那些公式、概念、架構影像一張張卡片，被他在腦海中反覆梳理、分類、連線。
十一點半，他合上電腦，躺到床上。窗外，鵬城的夜色正濃，遠處的高樓燈火通明。
明天是模擬面試，後天是正式面試。
他閉上眼睛，深吸一口氣。
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