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...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

今天腾讯测试开发一面，27届找暑实，整理一下，有一题卡了说出来别重蹈。 【考点流水账】Linux日志查找：给一个日志文件，找出ERROR级别记录并统计次数。我用grep + awk写的，面试官没有异议。Python编程：写一个函数，判断一个字符串是否是合法的IP地址（四段数字，每段0-255）。我用split + 判断写的，面试官说逻辑没问题，问了有没有更简洁的写法（正则，我当时没想到，事后想到了……）SQL：联表查询，group by，统计某字段数量，难度不高。接口测试设计：测试一个登录接口，说说测试点。（我答了：正常流程/边界值/异常场景/安全测试，面试官说不错，但追问了：你说的&quot...