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...

现在大二，投了很多没人理，看到很多都是要大三的，可不可以伪装成27届找实习啊。有没有人经历过。

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？

自我介绍项目介绍针对项目细节展开追问，我的项目中涉及 RAG，因此这部分问得比较多，主要会围绕整体方案、检索流程、效果优化，以及为什么这样设计来展开Java 基础，主要是结合一些常见八股去问，看看基础是否扎实Synchronized 锁升级机制，一般会从对象头、偏向锁、轻量级锁、重量级锁这些点往下问，追问锁膨胀过程和不同场景下的性能差异Java 集合框架，通常会从常见集合类的特点、底层数据结构、适用场景开始问，再延伸到 ArrayList、LinkedList、HashMap、ConcurrentHashMap 等具体实现Java 垃圾回收机制，这一块问得比较系统，通常会先问怎么判断对象是否存...