前30min自我介绍+项目经历。ps:项目经历感觉没问很深的细节，也没拷打，就看我简历的技术栈来问的（看你这边写熟练mysql，那巴拉巴拉，看你熟练http，tcp，那巴拉巴拉）。agent项目细节一个没问。项目部分问题：1.你这些是实习项目吗？（我说找的然后自己做优化）2.你这个里面为什么用Lua脚本？3.redis那个服务端，怎么保证这个原子性的？4.redis的实现架构上，比如说他的线程模型，进程模型，以及他的并发角度，来解释一下他的原子性。5.redis的持久化策略？为什么两个都用？6.我看你用了一个令牌桶+滑动窗口双算法限流，这个地方能简单描述一下调研了哪些限流方案？，或者你了解哪些...

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...