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...

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

作为后端应届生，我常常止步技术二面。基础知识点能答上来，但项目深挖、场景优化问题容易卡壳。每次挂面都会及时复盘错题、补齐短板，沉淀项目细节，稳住心态持续投递，慢慢积累面试经验。