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...

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第一次找实习能成功吗🏅

momenta自动驾驶C++日常实习一面面经流程时间线：3.25HR联系约一面3.25晚7点一面3.26早上通知一面通过约二面3.26下午5点二面3.27早上HR沟通入职时间，已OC。一面流程：无手撕50min1.自我介绍2.面试官介绍部门职责(不涉及算法开发，是否能接受)3.简历浅挖（面试官大概率不是规控方向的，对项目可能了解不多,后续了解到是电气背景的）(1)hybird启发项如何设计(2)介绍latticeplanner流程(3)项目中涉及哪些传感器，如何获取heading angle。4.一系列C++,Linux,ROS八股（只列出部分还记得的）1.听说过rvo嘛2.知道raii嘛，原...