很多人实习时最真实的状态，不是忙到飞起，而是“没人管、没任务、坐一天”。一开始觉得轻松，时间久了就开始慌：这样躺着，真的没问题吗？从短期看，实习没事做像是“福”。不用加班、不背锅、没人盯进度，甚至还能提前下班。对刚进入职场的人来说，这种低压环境很舒服，也容易让人产生“实习也不过如此”的错觉。但从长期看，这更像是“慢性祸”。实习的本质不是体验上班，而是用最低成本换一次真实职场训练。当你没有参与项目、没有接触核心工作、没有产出，你在简历和能力上都是“空白实习”。时间一过，这段经历几乎不可复用。实习躺平是不是好事，取决于你在“躺”的时候做了什么。如果只是刷手机、等下班，那是纯消耗；如果主动补基础、看...

来美团快半年了，真的感觉像在上学，还是带薪的那种。每个新人都有导师带，从业务到技术，手把手教。遇到问题随时问，导师还会主动约一对一，分享经验和方法论。而且学城太实用了，项目文档、技术方案、踩坑经验，想查什么都有，比大学图书馆还全。最舒服的是团队氛围，同事之间很友好，有问题大家都会帮忙，没有那种冷冰冰的感觉。每天上班就像去学校，还能拿工资，这感觉真的不错

已经11月了，已经投了600多份简历了，零offer，0面试，双非二本，鼠鼠还有希望吗😭

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...