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...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

这俩就是包装的外卖和点评，我boss投了十多天了一个面都没有，哎人都要焦虑死了，感觉暑假实习都拿不到，只能去学校实训了，到时候秋招能不能找到好工作都感觉有点难，有没有大佬指点一下，拜托了🙏🏻

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...