联洲座谈待定

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...

幸亏看到这个帖子

一面技术面过了好几天记不太清了。记得问了几个八股，其中原子锁答得不太好还让我回去查一下。无手撕。面试官老哥挺好的，就是看起来很命苦啊。二面HR面明显这个HR说话就听有流程的，刚开始说咱们今天的面试有三个部分，第一部分自我介绍，然后问一些问题，之后反问（差不多这样，我也记不清了）。问了好几个问题，记不太清了，有在项目分工中你承担什么职责，怎么和组员沟通之类的，还问你认为你和其他技术人员相比有什么技术上的优点吗？说出三个。只记得这些了，当时网络非常不稳定，他一直说没关系。但是最后应该挂了，我猜网络可能有关系，当然也应该是我答得不好（笑cry）。总之最后无通知挂了。