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] ...

大佬们，给我提点意见，找实习，最后秋招目标中厂，冲大厂

从零构建全栈AI智能体 最近在GitHub上发现了一个非常适合大学生上手的AI Agent开源项目：agent-craft，111 star，纯中文教学，从最基础的LLM调用到完整的多智能体部署，15个模块手把手带你做。  仓库地址：https://github.com/Annyfee/agent-craft  为什么推荐这个项目？ 1. 学习路径清晰，从零开始 不需要你有AI开发经验，从"怎么调用一个大模型API"开始教，一步步到能自己搭一个完整的智能体系统。 2. 代码全部可运行 每个模块独立目录，注释清晰，clone下来本地一键跑通，不是那种"看完还是不会动...