华为招聘流程记录

1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台，整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API；规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略；会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹；模型服务层只负责生成和抽取，不直接持久化状态；状态层维护工单生命周期和人工接管点；证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段；审计层负责回放每一步输入输出，便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”，而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...

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...