联洲vs腾讯PCG

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）...

该怎么找实习 刷了一天boss全是不活跃岗位

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1、自我介绍2、介绍实习3、围绕实习问 (数据一致性、redis分片、redis集群) 20mins4、redis八股，数据结构、各个数据结构的使用场景、优劣和底层设计、redis集群、redis分布锁，何时用String和哈希，两个对比优缺点。5、手撕：hot100字符串解码