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...

🤡😭      

自从我室友在计算机导论课上听说了“刷 LeetCode 是进入大厂的敲门砖”，整个人就跟走火入魔了一样。他在宿舍门口贴了一张A4纸，上面写着：“正在 DP，请勿打扰，否则 Time Limit Exceeded。”日记本的扉页被他用黑色水笔加粗描了三遍：“Talk is cheap. Show me the code。”连宿舍聚餐，他都要给我们讲解：“今天的座位安排可以用回溯算法解决，但为了避免栈溢出，我建议用动态规划。来，这是状态转移方程：dp[i][j] 代表第 i 个人坐在第 j 个位置的最优解。”我让他去楼下取个快递，他不直接去，非要在门口踱步，嘴里念念有词：“这是一个图的遍历问题。从宿舍楼（root）到驿站（target node），我应该用 BFS 还是 DFS？嗯，求最短路径，还是广度优先好。”和同学约好出去开黑，他会提前发消息：“集合点 (x, y)，我们俩的路径有 k 个交点，为了最小化时间复杂度，应该在 (x/2, y/2) 处汇合。”有一次另一个室友低血糖犯了，让他帮忙找颗糖，他居然冷静地分析道：“别急，这是一个查找问题。零食箱是无序数组，暴力查找是 O(n)。如果按甜度排序，我就可以用二分查找，时间复杂度降到 O(log n)。”他做卫生也要讲究算法效率：“拖地是典型的岛屿问题，要先把连通的污渍区块都清理掉。倒垃圾可以用双指针法，一个指针从左往右，一个从右往左，能最快匹配垃圾分类。”现在我们宿舍的画风已经完全变了，大家不聊游戏和妹子，对话都是这样的：“你 Two Sum 刷了几遍了？”“别提了，昨天遇到一道 Hard 题，我连暴力解都想不出来，最后只能看题解。你呢？”“我动态规划还不行，总是找不到最优子结构。今天那道接雨水给我整麻了。”……LeetCode 真的害了我室友！！！

帮客户做付款单时，他累到眼睛都睁不开，让我直接按他给的数据做，做完发他就行。因为使用数据前习惯性核对数据是否准确，数据不准确结果不会对，我就习惯性复核了一遍，发现小数点右移了一下，按这个数据付款会多付近十万。我立刻跟他确认，默默帮他修正所有错误，全程没提额外费用，只让他安心休息。他只说了声谢谢，我也没放在心上。直到后来看到直播间礼物刷屏，心里又暖又不好意思，这还是第一次帮了别人，别人不是口头意思一下就过了。其实很多时候多看一眼只是职业习惯罢了，不过是让自己多一份安心、别人多一份放心。这份被信任的踏实感，真的好暖，也让我坚信，靠谱和责任，才是走得远的底气。