第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...

不想再在学校呆了啊😭😭😭总计投了七十多份简历，目前只收到腾讯字节面试且挂；华为测评过了但迟迟不面试；其他好多厂基本简历挂；机器人厂车企直接没信

最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...