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...

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

一、核心项目深挖（一）AI Agent系统项目请详细介绍一下这个系统项目，包括项目背景、你的核心职责、落地成果。请解释系统的主从Agent架构设计，主Agent和从Agent分别承担什么职责？从Agent的数量是怎么确定的？如何解决多个从Agent重复探索的问题？请解释MCP和Tool Calling的区别是什么？Skill和固定的Workflow有什么区别？你们是怎么选择和平衡的？你们是怎么实现过往Agent经验的复用和Memory优化的？（二）Next.js电商项目请详细介绍一下这个电商项目，包括你的核心工作、遇到的技术难点和解决方案。二、前端基础能力考察请解释CSR、SSR、SSG分别是...