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...

Thank you Hellobike.

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

三轮技术面主要集中在实习经历的拷打上，带一点八股以及一些场景题(面试周期比较长，有些忘了，所以不太全)八股：1.JDK版本特性2.你认为java哪些地方做的不好3.java和C++的区别4.HTTP状态码以及底层5.进程、线程、协程的区别6.io有哪些，select，poll，epoll说一下6.redis的持久化方案7.redis的部署方案8.mysql的主从有哪些方案9.主从同步的底层了解吗，你认为有什么问题？场景：1.从操作系统角度来看你认为怎么避免并发安全问题2.如果让你来设计一个完整的交易系统，假设并发量在千万级别或者说上亿级别，怎么做3.从操作系统角度来看怎么让线程真正在同一时间开...