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AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...