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...

三月的时候焦虑到睡不好。四月底了，还没拿到满意的offer，但心态好很多了。说说中间发生了什么，给还在等消息的同学参考一下。 【为什么三月那么焦虑】我三月初投了十几家，精投，认真看JD，以为质量比数量重要。结果投出去大半石沉大海，一面约来的很少，身边朋友陆续有消息了，我连一面邀约都没几个。那段时间真的很差，每天刷招聘软件，刷到凌晨，睡不着。【转折点】一个学长告诉我：数量不够。前端行情这几年不好，一定要投够数量，不能精投。三月底我用网申助手批量补投了三十家（填表一下午就搞定了，省去手动输入），开始陆续有一面约来。最后offer里有两个就是这批投的。数量是我三月最大的问题。【心态为什么平了】一是投...