芯原成都软开线下面试

🙌面试感想：还是太菜了qwq1.自我介绍+项目2.是否使用AI工具3.Goroutine和线程区别4.go-zero协程封装5.defer执行时机6.map并发7.使用的协议8.TCP UDP区别9.mysql mongodb区别10.redis使用场景11.git冲突合并场景12.docker部署 go服务13.k8s基础14.项目难点与解决方案15.职业规划

🤡😭      

😭😭😭😭，ssob没人理我啊，今晚改了改简历，各位佬拷打一下我

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...