1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多 Agent 项目中遇到了哪些难点，怎么解决的？4. RAG 项目中的创新点5. 你说一直对 AI 感兴趣，经常追踪 AI 发展的前沿动态，最近了解到哪些 AI 相关的动态？最近在学什么 AI 相关的知识？6. 手撕：力扣 395：至少有 K 个重复字符的最长子串（只剩 10 分钟了，没写出来，把函数框架写好了，说了说大致思路）这面试官看起来不是个省油的灯，迟到了两分钟先不说，回答的时候一会站起来活动活动，那边还有对话杂音（估计是和员工说话），整个过程他也皮笑肉不笑的，感觉要寄

人怎么对AI的容忍度如此之大  

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...