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...

把我笑死了😂，说得好像我3k去干了，还拉低他工资一样

卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...