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...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

我投的后台开发。。。这还要面吗

1. 先做一个自我介绍吧，重点讲讲你的学校经历、实习经历，以及你认为最能体现你能力的一段经历参考答案：我会先简要介绍自己的专业背景、技术方向和目前主要在做的事情。然后重点讲学校里做过的项目、竞赛或者实验室经历，说明自己不是只停留在课程层面。如果有实习经历，我会突出实习中接触到的真实业务场景和我承担的具体工作。我会挑一段最能体现自己能力的经历展开，比如独立完成模块开发、定位复杂问题或者推动优化落地。表达时会尽量讲“我做了什么、为什么这么做、结果怎么样”。最后会把这些经历和嵌入式岗位要求关联起来，体现匹配度。2. 你之前的实习主要做了什么？有没有一件事情是你从不会到能独立负责的？参考答案：我会先介...