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...

给点建议吧，找不到实习了😭  

分享一个蚂蚁timeline3.25 一面3.30 二面4.2 HR面4.10 意向书

提醒下大家，报就业培训班屁用没有，动不动就大几千上万，我的观点就是：如果你只有培训才有一丝机会进入某个行业，那你大概率不适合这个行业，说的更残酷点就是可能根本在这个行业生存不下来，因为行业入行门槛本来就是个对从业人员的筛选。 更不要说报java开发，大模型应用开发等计算机就业培训班了，计算机就业完全靠自己找资料自学，他是对你的自学能力有极高要求的；另外ai末法时代到了，招聘需求会越来越少，全员能力skill化，大厂员工也因为ai人人自危，年轻人慎入互联网，可以考虑考公。 来自一个互联网大厂计算机从业者的真心话。每次我看到有人花几千报培训班，后面又后悔，我都替他爹妈红温了