面测开说我基础好技术好

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...

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

自我介绍实习B 平台 介绍一下从工程或技术角度来看，内容生成类和智能体（Chatbot，基于纯文本的大模型）有什么区别即梦和 Sora2 在接入和使用上有什么区别Sora2 的生成效果有问题吗接 Sora2 的时候有没有遇到什么问题C 系统 介绍一下介绍策略引擎的整体思路，以及你做了哪些改造关于用户是否访问过小红书上的广告，是如何收集数据的从工程角度来看，如何监控特征质量（覆盖率：KV 存储数据 / 广告点击流数据）算法合并 K 个有序链表 && 时间复杂度