记录一次非常糟糕的面试体验上来还说什么部门现在很缺人，回头想想真是非常的逆天。提前开始 + 早退 + 中途打电话 + 网络信号不好整体面试：不断对我做项目的动机进行打压，说我写项目的动机逻辑有问题。给他解释他说项目不是我自己做的（？？？？）问的问题非常的不专业。甚至问一些什么具体怎么抓包的？我想给他展示，他还不乐意看，完全不明所以。反问的时候问到实习生的主要工作内容，回答的全是一些空话（什么给部门赋能乱起八糟的，一点具体的都没有）。如果不想招人，请不要浪费大家的时间，谢谢！！！！

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...