长江存储一面

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...

25届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai，就是投小厂开发岗也感觉过不去面试

HR面考的不是技术，是这个人稳不稳、好不好管。每句话背后都有潜台词。问为什么离职→ 你会不会也这样离开我们？问职业规划→ 你打算待多久？问期望薪资→ 这个人好不好谈？被HR刷掉的基本就这几种：薪资说死了没空间、抱怨前公司被打叉、规划说走一步看一步、反问环节一声不吭。过HR面的人有个共同点：不卑不亢，说话留余地。薪资给区间不给死数，离职原因永远是"寻求更好发展"，被压薪别慌，淡定说句我这边还有其他offer在考虑，您这边有空间吗？往往比你想象中管用。HR面是最后一道情商检测。带着筹码去，别空手进。