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Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

最近 Claude Code 泄露了 map 文件，导致泄露了源码文件，于是我下载了 npm 包里的 cli.js.map，从里面提取出 4756 个源码文件，沿着入口、提示词、工具、权限、Agent 调度、插件、Hook 一路拆下去，我发现其实 Claude Code 的system prompt 只是冰山露出水面的一小块。 这篇文章会把冰山下面的部分摊开。你不需要是做 Agent 产品的工程师，也能从里面看到一套通用的系统设计思路。看完之后，你再去看市面上任何一个 AI Agent 产品，会比之前多一层判断力。 一、大多数人对 Claude Code 的理解停在了表面 现在网上流传的 Cl...