许愿荣耀🥺

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...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

正式进入AI Coding时代了  

先交代背景：双非院校，非科班。无大厂实习，没有顶会论文。秋招时拿到了一家互联网公司AI应用开发的offer。回过头看，我能从前几轮面试中突围出来，最大的筹码就是我亲手做出来的那个AI项目。我把我做这个项目的完整思路和心法分享给大家，希望对牛友们有所帮助。一、我靠它突围的那类项目长什么样先说说我选的这类项目有什么特征——它不是一个具体的项目，而是一类具备“面试穿透力”的项目模板。它具备这四个特征：真实问题 + 落地闭环 + 技术亮点 + 量化结果。我再具体展开一下这四个特征。1. 做真实场景的小应用——不要做空中楼阁面试官一天的面试会听无数个“我开发了一个系统用于……”，而你的项目一旦让他觉得“...