1. 面试官：设计一种基于自注意力机制的前馈神经网络模型，并说明其工作原理。

2. 面试官：比较自注意力机制和卷积神经网络在特征提取方面的优劣，并举例说明。

3. 面试官：探讨自注意力机制在序列到序列学习（sequence-to-sequence learning）中的应用及优势。

4. 面试官：如何解决自注意力机制中的注意力偏移（attention shift）问题？

5. 面试官：讨论自注意力机制在多头注意力（multi-head attention）中的作用及其优势。

6. 面试官：探讨自注意力机制在图像处理中的应用，并分析其效果。

7. 面试官：介绍自注意力机制对于语言模型和文本生成任务的重要性，并举例说明其应用。

8. 面试官：探讨自注意力机制在强化学习中的应用及优势。

9. 面试官：解释自注意力机制与传统模型（如RNN和CNN）的区别，并分析自注意力机制的优势。

10. 面试官：设计一种基于自注意力机制的前馈神经网络模型，用于处理多模态数据（如图像和文本），并说明其应用场景。