1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...

本来下午都要面试了，提前一周约好了面试，现在有把我踹了？？？真服了

(git链接后续更新至评论区)我想聊一个我最近在解决的问题，顺便预告一个我正在开发的开源项目。先说问题。你有没有遇到过这种情况：跟 Claude 聊了两个小时，帮你梳理清楚了一个复杂系统的架构决策，确定了技术栈，约好了一些不成文的"规范"——比如"这个项目里 async 优先，不用线程池"，"ORM 只用 SQLAlchemy，不碰 Django ORM"。然后第二天开一个新对话。AI 完全不记得。你要重新解释一遍背景，重新约定一遍规范，重新建立一遍上下文。这个"重新"，有时候比干活本身还费时间。如果用instru...