如今已经2025年12月份，对我来讲26届秋招已经结束了，我的面试历程从今年3月持续到了11月。 先说一下背景和技术栈吧，211硕，后端开发，编程语言主C++辅Golang，两段非互联网大厂实习，秋招总共10+offer，中小厂居多（大多数大厂没有面试机会），最后签了某BAT大厂。 我是一个基础比较薄弱的人，本科阶段什么都没学会，因此所有的内容都是从研一开始从头学的。这里做一个总结，希望能供和我一样基础薄弱甚至0基础的人参考。虽然我在过去学习的过程中方法、路径等有诸多不足，但仍旧按照当初的思路进行总结。 准备秋招面试主要分为四个部分：基础学习、八股文、项目、面试准备 基础学习 编程语言 我主要...

打招呼的奥秘 hello的神秘 重复的压力 问候的活力 坚持的魅力 对话的意义组成了一个诡异

 #那些年，我收到的‘奇葩’回复# 

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...