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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...

实习第二课，强制加班每天两个半小时，领导习惯不吃晚饭，所以我们所有人都跟着饿着，一直饿到八点下班，领导让我们集中办公，他自己也在会议室坐着，没有任何工作在看新闻，但是记的谁从会议室出去了，出去了几次，记得每个人点过什么外卖，因为我点了三次果茶，就阴阳我上班点外卖，记得谁敢反对他加班，谁敢发出一声叹气都会被记住，所有人必须在他下班之后再回家，这是潜规则，因为我一下午拉肚子跑了三次厕所，他随机找人汇报工作的时候把我的功劳按在别人头上，同事不理解，说我出去了，领导阴阳我上三次厕所，任何时候只要他在，必须要加班到晚上七点四十或者八点，每次都是，一天140元工资，老油条同事还反反复复想让我加班，想要让我周末无偿加班，公司本身福利不错，但是在这样的领导手下干活，这公司不呆也罢。