前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

来了有一段时间了，发下Timeline还下愿9.22投递10.10一面 二十分钟后约二面10.14二面 三小时后约三面10.16三面 一小时后约HR面10.17 HR 面10.22 oc

boss上1735个沟通，投出59份简历，一共3个面试，0offer，试着投测开，回复也很少，人都麻了，不知道自己到底适不适合这行。我的想法是直接梭哈就业，考研实在没什么信心-----------------------------------------------------------第二个是新建的简历，现在我还没开始搞测试方面，所以没加测试的东西，请大家看看这一份简历需要加什么或者删什么？

我是做C++的，去年暑假投了字节后端，然后当天就被客户端捞去面试了，我当时也不懂，就同意了，然后就过了，我其实不太想做客户端，但是对方感觉挺希望我去的，甚至给我保留了4个月实习offer，好纠结呀，我当时就是不想得罪字节说了这学期课多，还有一个月就应该去了，到底去不去做客户端呢，各位大佬分享一下