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...

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

省流：迟到，面试开始第 8 分钟说，想问的都问完了，然后出了一道移除重复元素，直接进反问腾讯地图 北京周一中午约的一面，聊了一个小时冒头，第二天就约二面了面试官迟到了三四分钟，倒无所谓了进来先开始吟唱，然后让我自我介绍自我介绍了三四分钟，不知道面试官对哪感兴趣，就问了一嘴要不要继续展开面试官说，挑一个比较难的项目讲讲，就挑了一个，讲了一下没有任何的回答和评价，直接问了一个八竿打不着的八股文正常回答之后，没有任何的评价，直接说，那我问的差不多了，重复的我就不再问了，咱们来做一道题吧给我一道移除重复元素讲完思路，写完之后直接进反问当时已经知道什么情况了，但是我还是正常进行了反问。然后对方开始戏谑的笑，一点没开玩笑太爽了，兄弟，人生最爽的二面结束之后 10 分钟之内给我挂了

已知：Java开发5-10年内大概率必死. agent开发或许还能持续较长时间. 本人没啥太完整的科研经验（之前比较摆，基本上就是跑跑代码改改参数做点封装），数学基础也不好. 问： 1）建议转agent开发吗？如果转agent开发需要额外学习什么吗？ 2）基于我的现状有没有其他可行的方向推荐. 3）基于现在这个状态要不要拼一把去读博？