某多模态检索/推荐场景，需要融合用户历史行为（平均长度 100）和商品侧特征（长度 20）。当前用平均池化+拼接，效果一般。团队想引入注意力机制，线上 QPS 5000，延迟预算 20ms，CPU 推理。作为技术负责人，你会怎么设计注意力？Q/K/V 如何定义？如何避免短序列或少数行为主导？如何评估收益和成本并推动上线？

面试官在考什么

判断候选人能否把注意力机制落到具体业务特征上，定义 Q/K/V、控制 CPU 成本、设计防偏置机制，并用业务指标验证收益。

注意力机制

回答框架 · 前两步

1. Q/K/V 定义：Q 可为用户当前意图或目标商品，K/V 为用户行为或商品特征，通过相似度加权聚合，而不是简单平均。
2. 注意力类型：点积注意力计算效率高，适合 CPU；加性注意力在低维时可用但计算更重；多头可捕获多兴趣但增加成本。

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