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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...

面的是户外线，需要三面，其实知道hr是在刷人头，因为我一毕业的时候也去面过。而且我强调了好几次，我是没有跨境经验的，确定不介意再约也没有问什么问题，就是听听你讲讲简历就没了，可以看出负责人其实想要更合适的，hr再海约凑数

按照时间线拿到的offer，如下：1.上海巨人网络——游戏服务端开发工程师——上海——(N+7)K*14.5（已拒）10月24日2.天津麒麟软件——助理研发工程师——天津——N*12（已拒）11月7日3.金蝶软件——技术支持岗——郑州——(N-4)K*12（已拒）11月12日4.国仪量子——软件开发工程师——合肥——(N+6)K*12（已签）12月8日5.中科曙光——软件工程师——天津——(N+6)K*12（已拒）12月9日6.北京电子量装备责任有限公司——软件工程师——北京——(N+1.5)K*12（已拒）12月15日