华为通软一面

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...

恐怖如斯

分享一个近期看到字节开源的工具Midscene: https://mp.weixin.qq.com/s/8I39_TTiGM13BL2fi6gFBA以后的软件测试行业只会更加智能化,简单化, 传统手写测试用例,人工写UI自动化/接口自动化脚本的方式已经逐渐落幕,更多的是利用AI/已集成的平台, 以最低的成本和时间就可以快速上手完成自动化和专项,同时解决目前自动化存在不稳定,维护麻烦等一系列痛点,人脑学习的速度永远跟不上机器,劝谏做测试岗位实习|正岗的同学向六边形战士靠拢,市场存量竞争现在是非常激烈了~