组内直招，真实高效，大厂研发

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...

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

唉没招了，大厂全是这种吗，双飞真没机会呀！！！

面了一些实习生，简历上写了 AI 项目的很多，但大部分一问"这个项目的亮点在哪"就开始复述技术栈了——"用了 LangChain、用了向量数据库……这不是亮点好吗  所以做项目的时候，提前想好这三个问题：  我做了哪个技术决策？为什么这么选？ 我遇到了什么坑？怎么解决的？数据变化是什么？ 有没有人真的在用？反馈是什么？  所有的技术都是为了解决现实场景，我们更关心的是：“你是否有独立思考和解决问题的能力”