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...

春招约不到面试，太难受了

最近整理了一下面小鹏嵌入式软件开发岗位的一面内容。整体感觉是，一面问得还是比较扎实，重点集中在嵌入式基础、RTOS、通信协议、内存、驱动理解和项目细节上。题目本身不算特别偏，但比较考验基础是否成体系，尤其是很多问题都可以顺着项目继续往下深挖，所以准备的时候不能只停留在背概念。请先做一下自我介绍，并重点讲一个你最熟悉的嵌入式项目你项目中的数据流是怎样的，从采集到处理再到发送，中间经过了哪些环节MCU 从上电到进入 main 函数，中间一般会经历哪些关键步骤启动文件和链接脚本分别起什么作用，为什么嵌入式开发离不开它们全局变量、局部变量、静态变量一般分布在哪些内存区域栈和堆分别适合什么场景，在嵌入式...