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...

何意味😄

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

以前觉得风评不好只是个别现象，没想到真是这样，两轮面试，还有线下面试，大老远跑去，后来说面试过了，谈好薪资，定好入职日期，结果前一天，告诉我，领导最后审核offer没通过，真的是醉了。太坑人了，之前有个offer给拒了，现在告诉我这个也凉了，真是无敌了，这家公司。