Java实习来一个月了，打杂咋办

2026年被称为Agent 元年，LLM 智能体正成为技术新风口，在独立处理复杂的多步骤任务上潜力巨大……最近你大概率已经看到过“智能体（Agent）在 2026 年进入落地期”之类的判断。各种Demo、框架、平台层出不穷，看起来热闹，但对大多数人来说，这更像是一波离自己很远的技术浪潮。尤其是如果你不是做底层模型，也不是创业者，很容易觉得：这东西是不是又一次“概念先行”，跟普通人的关系并不大。但如果你把时间尺度拉长一点，从个人能力积累的角度看，现在这个节点，反而是一个非常值得警惕、也非常值得介入的时间点。目前很多人对智能体的第一反应是：不就是 Prompt + 调用 API + 自动跑流程吗？...

好了，鼠鼠已经决定去了，他实习期开6000，公司规模还可以，就拿着这个钱还能攒一段经历准备春招，求职老师也说让我去，好吧又要收拾东西去实习了

有些企业问了简历我就给，发了简历就被挂，秒挂……谁不想翻身做地主啊你问我要简历我就要给吗已读不回高冷且拒绝直接倒反天罡

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...