我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

备战考研结果直接下岸，现在赶着来春招，结果简历投出去就石沉大海，大家能帮我看看，给我点修改经验吗😭😭😭

后端开发居然有群面嘛，没绷住，让我去看看怎么个事，四个人抢答是吧

1. 自我介绍2. 目前有 offer 吗？3. 聊了聊实习4. Lua 的 GC 底层怎么做的？怎么回收的？虚拟机层面了解吗？Lua 的 GC 核心思想是可达性分析。经典实现是增量标记清除，较新的版本还支持分代 GC。 简单说，Lua 会从一批根对象出发，比如全局表、当前调用栈上的局部变量、闭包、注册表等，去遍历所有还能访问到的对象，把它们标记为存活。没有被标记到的对象，后面就会被回收。Lua 采用增量方式的原因是，如果一次性做完整 GC，停顿会比较明显，所以它会把回收过程拆成很多小步，在 VM 执行过程中逐步推进。 从虚拟机角度看，GC 和 Lua 的对象模型、栈帧、闭包、table 结构...