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...

修改了下简历，这两天投的也没啥面试，都是简历投递出去就不回复了

这场滴滴C++一面整体问得很杂，但又不是那种完全脱离项目的八股拷打，更多是基础题穿插项目追问。前面会先看你的计算机基础和C++功底，后面再结合项目去问设计、优化、排查和取舍。整体感受就是：范围广，节奏快，很多题都能继续深挖。我自己的感受是，面试官比较看重你是不是真的理解，而不是只背过答案。像进程线程、Reactor、epoll、HTTPS、MySQL索引、内存池这些题，如果只能说定义，很容易就被问住。另外项目一定要熟，不然后面问到性能优化、技术选型、线上问题排查时，会比较难接。这场面试大概问了这些题：进程与线程的区别是什么？C++11 协程的用户态线程是怎么实现的？什么是 Reactor 模型...