你的意思是pdd我虽然ak了笔试但是却被挂了？

1. 讲一下你做过的一个 Agent 项目，重点说业务背景、流程和你负责的部分2. 如果你的系统里也有高并发场景，你会怎么设计限流、降级和幂等高并发下最怕的不是平均请求慢，而是少数慢请求把整条链路拖死。Agent 系统一般调用链长，请求里既有模型推理，也有工具 I/O 和数据库操作，所以不能只靠一个网关限流就完事。我会把限流拆成几层：入口做用户级和租户级限流，任务编排层做任务队列隔离，工具层做并发池控制，模型层再做 token 预算和超时回收。这样某一个工具服务出问题时，不至于把整个系统打爆。幂等也很关键，尤其是有写操作的时候。像发通知、写审批、更新状态、创建工单这种动作，必须给每次执行一个 ...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...