凌晨1点，我睡得迷迷糊糊的，接到一通电话，那边传来一个中年男的声音，他很小心翼翼的问我说，老师能不能帮我解决个问题？我想都没想，直接说都这个点了，早点休息吧。他突然又说，哎，老师，我真的不想熬夜了，明天这个报表，还得用呢，实在不想熬夜了。听到这里我就好奇这得多大的问题，心想这么急，这么晚了既然找到我了，那我就给他做吧，我打开电脑，看到他的文件，我瞬间沉默了，就他这个问题，如果问稍微懂一点的人的话，几分钟就搞定了，他没必要一个人死磕。过了一会我给他解决完问题以后，他跟我说他这个问题从白天上班开始，一直到现在凌晨，快到现在了，没磕出来，中间也不好意思问别人，就把自己逼到这个份上。中年人，我们不会的...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

鼠鼠体检有以下异常，请问下各位佬需要复检吗，还是说会直接pass掉呀😴

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...