电信offer许愿

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

面试部门：平台服务？大概叫这个，邮件里没有，面试官说的面试时间：3月24日17：00面试时长：40分钟比较基础的一次面试，没什么压力，面试官全程比较精神涣散hhh,估计bro也是上班上累了1.Agent项目用什么做的，选型原因，Agent框架了解吗2.Agent技术组成部分理解吗，讲讲执行链路3.Skills的真实逻辑怎么写的，明白和企业的差距吗（这个之后还问了些，比较深，个人受教了，还是下去再多看看Agent吧4.讲讲项目里的难点（Agent选取了RAG来说）5.除此之外了解AI的什么？Openclaw,Transformer...八股：（比较简单）1.Redis简介，Redis为什么快2....