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...

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

26届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai

大家好，我是在某互联网大厂做了 2 年技术面的面试官（也是牛客老用户，刷牛客讨论区劝退帖/offer 比较帖的时间不比你们少）。写这篇是因为最近 hc 收紧，我在内部 review 候选人评分的时候，发现一个很扎心的现象：**技术不差的候选人，被刷掉的原因经常不是"能力不够"，而是那些"你不知道你不知道"的坑。**HR 永远不会告诉你真相，她只会说"综合考虑后……"。所以我把这 2 年 300+ 场面试里最常见的 7 个隐藏扣分项写下来，全部换成"牛友视角 + 怎么做"，希望帮到正在投简历的你。---1. 自我介绍...