实习offer选择

一面：自我介绍skills和mcp的区别介绍A2A协议，主要是用在哪些场景 有没有实际应用过代码分析agent是做什么需求的，这种分析是文件粒度还是行粒度 agent进行代码检索是如何实现的，比如提到了某些功能或者是某些报错堆栈，agent是如何查找到的，没有具体行数的话是如何检索呢对RAG了解多少 做知识检索是用哪些方式做检索的 用了哪些中间件 了解过哪些做向量检索的数据库对大数据这边的组件有没有了解线程跟协程的区别描述一下什么是工厂模式操作系统的内核态和用户态都是什么，有什么区别什么是零拷贝 c++里面有哪些封装的接口是零拷贝的简单说一下常用的网络协议，http和rpc的区别，rpc的优势...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

目前面过腾讯和字节的前端，一面均挂，投其他公司没消息😓，有没有大佬指点一下

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...