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招聘市场里，你会有一种强烈的割裂感：一边是1270万毕业生叠加考研考公回流大军的“千军万马过独木桥”，传统岗位卷生卷死，简历投出去如石沉大海；另一边，却是满屏的“AI急聘”、“大模型高薪”、“Agent开发”，仿佛只要沾上AI两个字，HC（Headcount）就无限敞开，年薪起步就是30W+。但这真的是机会扎堆吗？还是新一轮的盲目狂欢？打开各大招聘APP，你会发现一个诡异的现象：行政的要求里写着：“熟悉AI办公工具，能利用大模型生成周报和会议纪要。”新媒体运营的JD里要求：“精通Prompt工程，能用AI一键生成爆款文案和短视频脚本。”销售岗位都在喊：“需要懂得利用AI分析客户画像，实现智能化...

记得很久以前，做完笔试其实就不太反复琢磨了。该写的都写了，会不会进面，很多时候也不完全由自己决定。那会儿更像是交卷之后安静等通知，尽人事，听天命。有消息就认真准备下一轮，没消息也早点翻篇，继续投、继续试。

1. 写一下 attention 公式，代码实现一下attention 的公式是：计算过程就是三步：先算 (Q) 和 (K) 的相似度分数，再做缩放，然后过 softmax 得到权重，最后用这个权重对 (V) 加权求和。 import numpy as np def softmax(x): x = x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) def attention(Q, K, V): dk = Q.shape[-1] ...