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...

各位大佬，一面 18 号面完现在查进度还是这个界面是什么情况呢🤔

实习干了些什么工作内容？你觉得比较难的或者比较亮点的工作是有哪些？CacheAside工作模式是怎么样的？会不会出现数据不一致的问题？先写数据库和后写数据库有什么区别？讲一下布隆过滤器的原理讲一下单例模式，懒汉模式下，除了双重校验锁还有哪些方式实现？为什么要用volatile关键字？如何查看链表是否有环？接口和抽象类的区别？讲一下线程池，怎么给线程设名字Spring有哪些扩展机制？比如容器层面或者Bean层面？怎么动态加载Bean讲一下事务，声明式事务失效有哪些情况？讲一下为什么MySQL要用B+树？主键索引和其他索引的区别？联合索引怎么使用？最左匹配原则讲一下你知道的架构模式，MVC/DDD...