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...

bg双非本，前端开发拿了22k，想知道今年整体行情怎么样，这个价格ok吗，目前就这一个小厂of，但是真的想躺了（已经20天没投简历了），不想面试了，想直接去了，快来评价助力梦想二编，感谢各位评论，主要的纠结点是这个of是要提前实习的（我已经来了），然后这个实习和继续春招很难平衡（具体细节不多说了，但是是这个情况），主要害怕第一个平台小会不会影响后续的职业发展

还在简历上写“了解RAG原理”吗？今天推荐一个能让你真正做出一个完整RAG产品的硬核项目——rag-web-ui。https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui它不是一个教程，而是一个功能完整的智能问答系统，拥有漂亮的前端界面、完整的后端服务和数据库。把它复现一遍，你的简历和面试能力能提升一个档次。📌 这个项目是什么？rag-web-ui 是一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能对话系统。简单说，你可以上传自己的文档（PDF、Word等），然后它会像一个懂这些内容的专家一样，回答你的问题，并告诉你答案来自文档的哪里。项目地址：https://github....