1. 面试官：请解释编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的工作原理和作用。

2. 面试官：编码器-解码器架构中的前馈神经网络 (FFN) 如何与注意力机制结合，实现序列到序列的翻译任务？

3. 面试官：在编码器-解码器架构中，前馈神经网络 (FFN) 如何处理输入序列并生成目标序列？

4. 面试官：请说明编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的训练过程和优化方法。

5. 面试官：编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的扩展和改进方法有哪些？

6. 面试官：解释编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的注意力机制和自注意力机制的区别。

7. 面试官：前馈神经网络 (FFN) 与卷积神经网络 (CNN) 在编码器-解码器架构中的应用有何异同？

8. 面试官：在编码器-解码器架构中，前馈神经网络 (FFN) 如何应对输入序列的变长和不定长情况？

9. 面试官：编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的激活函数选择对模型性能有何影响？

10. 面试官：结合深度学习框架，说明如何实现编码器-解码器架构中前馈神经网络 (FFN) 的快速训练和部署。