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...

投了一个月了没约到面试

求问这是什么情况啊，昨天还显示到了hr面试的状态，今天看突然退回到了复试状态并且hr面试还打勾了？我要焦虑死了，这是加面了吗？有没有人知道是什么情况啊

嵌入式春招到了最后冲刺阶段，本质上已经不是“补知识”的阶段，而是“把你已有的能力压缩成面试可命中表达”的阶段。很多人这时候容易走偏：继续刷新框架、继续啃新协议、甚至去补一些用不到的外设细节。但现实是，大厂和中小厂的面试筛选已经进入高频收敛区——他们看的不是你会多少，而是你能不能把关键能力稳定地“打出来”。一、最后阶段的本质：不是学习，是“重构表达能力”嵌入式春招面试，尤其是C/C++ + MCU/RTOS方向，核心评估其实只有三层：基础是否稳定（C/C++ + 计算机基础）系统能力是否成立（中断 / DMA / RTOS / 驱动）项目是否能闭环（你是否真的做过完整系统）最后一个月最关键的变化...