北京创新乐知工作环境与待遇评价

我学弟最近刚入职实习，本来他还挺期待的，结果入职没几天就找我吐槽，说他和 mt 的相处模式，简直窒息到想立刻辞职！我学弟最近才解锁他的第一次实习，对职场还一脸懵懂，本来以为 mt 会带着他慢慢学，结果现实狠狠打了他的脸。入职第一天，他的 mt 就简单给了他一本公司手册，说了句 “自己先看，有不懂的再问我”，就再也没主动管过他。学弟刚开始还不好意思问，后来遇到不会的问题，鼓足勇气发消息问 mentor，要么半天不回，要么就被怼 “这么简单的问题都不会，自己问AI”，语气不怎么好。有一次他解BUG时引入了点小错误，mentor 直接在部门群里艾特他，当着所有人的面批评他，一点情面都不留。更让人无奈...

求各位路过的大佬锐评！      

整理的时候发现，为啥这么多redis？？？😂😂😂我还是换回我的rpc吧(起码自己手敲了)有啥需要改进的，求大佬指点

1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...