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...

这个是流程终止了吗

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

家人们谁懂啊！发现90%的人，根本不会在简历上体现AI能力。写的全是“熟练使用ChatGPT”“了解LangChain框架”“掌握RAG技术”这种废话，HR扫一眼就直接扔垃圾桶了，投100份简历99份石沉大海，真的一点都不冤。今天必须把这些简历上写AI能力的致命坑全扒出来，再告诉大家正确的写法，别再让你的AI能力，毁在一句废话上了。先盘点一下，简历上写AI能力，最常见的5个致命坑，90%的人全中坑1：只写“会用什么工具/框架”，不写任何落地场景这是最常见、最致命的坑，没有之一。很多人的简历上，关于AI能力的部分，全是这种内容：熟练使用LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架...