在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

牛友们，都说春招对于我们这种学院本会更友好，为什么boss上都是直接回复不合适，连简历都没机会发出去，牛友们能看看这个简历有什么问题吗。

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

1、无自我介绍，手撕 删除链表倒数第N个节点，考虑边界情况2、redis的zset、查询score 10-k的数据的时间复杂度、查询score等于10的时间复杂度3、mysql的索引、联合索引、最左匹配原则4、介绍实习5、反问