老公，你说句话啊！🥹

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

更偏推理基础、工程细节和 CUDA 手写题这场百度 AI Infra 一面，整体感受是节奏很快，前半段主要围绕简历里的项目和实习经历往下问，后半段会明显转到一些更偏推理基础和工程理解的问题，最后还加了一道 CUDA 的手写题。面试官一开始先介绍了团队，说他们在百度智能云下面，训练、推理、强化学习、Agent 这些 AI Infra 相关方向基本都覆盖到了，所以一上来的感觉就是，这不是只盯某一个小点的岗位，而是一个工作面比较宽的 Infra 团队。正式开始之后，前面还是从我现在做的事情切进来，重点还是摩尔线程这段实习。面试官先问我怎么理解自己在做的这个 TensorFlow MUSA Exten...