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...

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4、RDB AOF区别是什么5、aof写入是在命令之前，还是命令之后6、aof能保证数据的完全不丢失吗7、怎么保证aof完全的一致这里其实是一个设计，直接2pc就好了9、为什么要用C++写的Redis，不用go/Java来写呢10、go-redis存储大批量数据的时候，gc会总是扫描这种大对象，该怎么减少这种无意义的扫描呢11、缓存击穿、穿透、雪崩，怎么处理12、如何实现高可用的13、java,go的优缺点14、GMP介绍一下15、什么时候GM16、切片与数组的区别17、切片作为形参的时候，在方法内部修改会不会影响外部18、如果只是append，会影响外部的呢19、map的底层结构20、1.2...