第一次面试，很放松，面试官也很好一面全项目拷打，0八股形式是2面2（两个面试官，同时面试俩人）上来先写一张卷子，都是java基础题1.自我介绍2.redis作用3.MQ作用4.nacos作用5.你简历上写的都是后端，前端部分是怎么处理的？会前端吗？自己是怎么写前端的？（ai合体）6.自我介绍提到技术栈是自学的，专业课学啥？7.为什么选择简历上的项目？真实应用场景？8.接触过ai相关开发吗？9.自学能力怎么样？反问二面这次是一对一的没问什么技术性的问题，聊规划，聊转正

随便投了十多个，全是不合适是不是简历太拉了被查看是0是什么意思啊简历都没看就给我不合适了吗

如图，已经审批好几天了，机会大吗

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...