题目 什么是注意力掩码（Attention Mask）？在训练和推理中分别如何使用？ 一、什么是注意力掩码？为什么需要？ 注意力掩码是在算注意力权重之前，对 logits（即  缩放后的 scores）做遮挡，让某些位置在 softmax 之后的权重变成 0，这样模型就不会从这些位置读取信息。 两种最常见用法：  Padding mask：把 padding 位置遮掉。batch 里序列长度不一时会 pad 到同一长度，pad 本身没有语义，若参与注意力会干扰模型，所以要对 pad 位置 mask。 Causal mask（因果掩码）：把未来位置遮掉。自回归语言模型在预测第  个 token ...

4.15晚上十点多签合同，十一点开了十几分钟需求明确的会，之后一直到4.16晚上十点看一个模块的源码，一共6个文件夹。明明跟着ai梳理了一遍也看明白了，那还是感觉绕绕的。晚上十一点给了一个小需求加上我看源码发现的可优化部分共三个小任务，看着听着不难，怎么上手做要这么久，到底是怎么让ai几分钟就改完的。明明感觉需求说的挺明确了。

社群小伙伴分享的社招面经 小伙伴说 基本上都是在问代码细节 , 我后来问他什么岗位没回 我去翻了翻官网招聘没翻到AI相关的岗位, 不知道在哪个平台投的1. 自我介绍2. 你们的工作流是怎么实现的？答案：我们的工作流不是让大模型每次自由发挥，而是做成了状态机加任务编排。用户输入进来后，先经过意图识别，判断是知识问答、文档检索、代码分析、任务执行还是报告生成。然后进入 planner，planner 生成一个结构化计划，比如需要调用哪些工具、是否需要检索、是否需要用户补充信息。每一步执行后都会把结果写入状态，再由下一步读取状态继续执行。工作流里最关键的是状态管理和失败恢复。比如一个任务需要先检索文...

#工作作息：五天八小时#发展前景：外包（已拒）