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...

大概六个平台，投了快小一千份了，一个约面没有。目前是在实习，转正答辩已过，但是工资只有5k，想找8k左右的，求大佬们拷打一下😩目前在贵州，想去深杭。

大佬们，能帮我看看简历有什么问题吗，27届孩子想找个暑假实习😭😭😭😭

没有面试的时候，一般就在复习八股文。把操作系统、计算机网络、C++这些高频知识点过一遍，查缺补漏，保持手感。同时也会简单回顾项目，把细节再梳理一遍，确保面试时能讲清楚、讲深入。这个阶段的重点不是死记硬背，而是保持状态，为下一次面试做好准备。