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...

ClaudeCode是真好用啊，谁懂啊不知道ClaudeCode 为什么这么恨老中

本帖所有投递岗位均为测开/测试，部分公司题目可能记得不是很清楚也并不全，希望牛友对付看。包含携程笔测、网易互娱笔测、米哈游笔测、海康威视笔测、bilibili笔测、阿里巴巴笔测。携程笔测1.给定一个数据，其中每行的数据（ai,bi,ci）代表第ai位选手做bi道题得的ci分，问你每一次有人做完一道题（即每过一行数据），编号为1的选手的排名是第几，要计算所有题的总分排名（若一个人做同一道题两次以上，取最高分作为此题的得分），并且总分相同并列（如有四个人是100,100,100,80的总分，则4人的排名是1,1,1,4），数据格式为：2.以下为我个人理解题目的意思：给定一个字符串以及与字符串长度相...