联想简介
联想是全球领先的智能设备和服务提供商，业务涵盖PC、服务器、存储、网络设备等硬件产品，以及云计算、人工智能、物联网等前沿技术领域。在人工智能方向，联想聚焦边缘计算、计算机视觉、自然语言处理等技术研发，致力于将AI能力融入硬件产品和行业解决方案。面试风格注重技术深度与工程实践结合，既考察基础理论，也关注实际应用场景的解决能力。
题目1：Transformer自注意力机制的核心原理
题目描述：请详细解释Transformer中的自注意力机制，包括Query-Key-Value投影的数学原理和几何意义。
答案要点：
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核心公式：Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ/√dₖ)V，其中Q、K、V分别通过线性变换得到
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几何解释：Q定义了\”需要寻找什么特征\”，K定义了\”可以提供什么特征\”，V存储实际特征表达
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多头机制：将注意力分散到多个子空间，捕捉不同维度的依赖关系
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缩放因子：√dₖ防止点积过大导致softmax梯度消失
扩展提示：面试官可能追问多头注意力的优势，以及如何解决长序列处理中的计算复杂度问题。
题目2：知识图谱在AI产品中的应用场景
题目描述：知识图谱在联想AI产品中有哪些具体应用场景？请结合实例说明其价值和局限性。
答案要点：
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应用场景：智能客服（实体关系推理）、产品推荐（用户兴趣图谱）、故障诊断（设备知识网络）
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核心价值：提供结构化知识表示，支持多跳推理，增强AI决策的可解释性
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技术流程：信息抽取→知识融合→知识加工→知识推理
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局限性：构建成本高，动态更新困难，规模扩展挑战大
代码示例（知识图谱查询）：
# 简化的知识图谱查询示例
class Kno
