面试1h，内容如下：1.介绍一下agent项目，流程是怎么样的，详细展开说说。讲完之后开始八股：2.hashmap线程安全吗，高并发会有什么问题？你会怎么解决3.syn锁和re锁的区别？4.循环依赖怎么解决 ，具体介绍流程5.还有些忘了....都是很简单的八股。（叫我共享屏幕，说反作弊。可能觉得我讲太快了）算法题：LRU缓存+ttl+解决高并发+限流（5秒内用户只能请求10次这样）。可以口述思路，可以写代码，LRU+TTL我默写了，后面两个直接说思路。今天不知道为什么，在反问环节都是hr在一直输出，感觉我才是hr哈哈哈....反问的话就问3个方面：1.用友下一步的发展方向，是否往ai靠？2.薪...

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

不知道过两年会变成啥样…   

1.说一下 Transformer 的底层结构吧Transformer 的核心是用自注意力代替传统序列模型里的递归结构。一个标准模块通常包含多头自注意力、前馈网络、残差连接和 LayerNorm。自注意力负责让每个 token 和其他 token 直接交互，前馈网络负责做非线性变换，残差和归一化负责保证深层训练稳定。它真正厉害的地方不是结构复杂，而是信息传播路径短，长距离依赖更容易建模，并且天然适合并行训练。2. Transformer 为什么用了 LayerNorm 呢因为 BatchNorm 依赖 batch 维度上的统计量，但 NLP 任务里句子长度不一致，线上推理时 batch 也经常...