1. 面试官：介绍自注意力机制的工作原理和应用场景。

2. 面试官：如何评价自注意力机制在自然语言处理中的作用和重要性？

3. 面试官：解释自注意力机制与传统注意力机制（比如Encoder-Decoder Attention）的区别和联系。

4. 面试官：探讨自注意力机制在Transformer架构中的发展历程与创新之处。

5. 面试官：如何设计一个基于自注意力机制的神经网络模型来解决文本生成任务？

6. 面试官：描述自注意力机制在计算机视觉领域中的应用，并对比其与传统卷积神经网络的优势和劣势。

7. 面试官：谈谈自注意力机制在多头注意力机制中起到的作用，以及多头注意力机制的优势和局限性。

8. 面试官：探讨自注意力机制在序列学习任务中的表现，以及可能的改进和优化方向。

9. 面试官：结合实例，说明如何调整自注意力机制的超参数来提高模型性能。

10. 面试官：对比自注意力机制与卷积神经网络的结构和特点，分析它们在不同领域应用的适用性和局限性。