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] ...

这就是不想好好聊呗

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

先简单做个自我介绍。你现在还在实习吗？说一下你实习时候的工作。这几项工作都是你独立做的吗？你主要负责哪一个？RAG和传统搜索有什么区别？为什么不直接用关键词检索？举个例子，智能体和大模型怎么交互、协同？工作流程是什么？检索这块你做过效果上的优化吗？有具体的优化案例吗？从效果不好到变好的过程。怎么保证积分可靠性，防止多扣/多增？分布式锁原理大概是什么？SETNX 的功能是什么？加锁后进程异常退出，锁泄露怎么办？介绍一下 Spring AI 这个框架。是用 workflow 方式搭建的 agent 吗？用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的？整个过程完全是大模型自己决策吗...