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...

菜鸟想找实习，这个简历能找到吗😅

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

上周五，我隔壁组的前端同事被优化了。不是因为能力不行，是因为他的岗位被AI工具替代了。老板的原话是："现在用AI工具，一个人能干原来三个人的活。"说实话，那一刻我后背有点凉。因为我也是前端。当天晚上我失眠了，反复在想一个问题：前端真的会慢慢被AI取代吗？想了很久，我的结论是：会取代一部分，但不会全部。AI能取代的，是那些重复性的、模板化的工作。比如写个登录页、调个CSS动画、根据UI稿输出静态页面——这些AI已经能做得很好了，而且效率比人高太多。但AI取代不了的，是业务理解力和复杂系统设计能力。比如，一个电商大促活动页，前端要和技术、产品、设计、运营多方协作，理解业务目标，...