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...

最近收到两个Offer，字节是后台业务开发，业务风评不错，进去跑路的比较少，强度1095，项目忙的时候可能需要额外加班阿里是基架团队，技术积累很强，但招新人过去做预研性质的ai agent开发，团队之前做这块的经验比较少。wlb一点，强度1085，不用被需求追着跑薪资总包基本拉平，字节高小几万，主要考虑landing难度/业务方向/后续发展，职业初期对加班属于能接受。求牛友支招

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