今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点，明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解，二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力，以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难，但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化，就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来，方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？竞赛项目中你是如何做技术选型的？为什么选这个方案而不是其他方案？你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的？项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗？你是怎么定位和解决的？C++ 虚函数的...

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

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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...