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...

遇到个**主管，全程上压力，不给过

佬们，这个一般都问些什么，第一次面试没啥经验

📍 工作地点：在上海市浦东新区叮咚买菜总部，我入职时正好赶上换新办公楼，搬到张江之门啦，新环境新工位，想想就超开心🥳 附近租房价格也比较合理，没有市中心那么夸张。 📝 工作内容：类似采购，但在采购基础上赋予了更大的想象和职能。不再是传统的搬货采购模式，而是要根据消费者需求精准开发产品，全程负责到底。 这边以生鲜为例子：比如帮助一些因各种原因被雪藏的特色生鲜水果走出当地，推广到更多的地方，让消费者尝到美味的特色生鲜水果的同时带动当地的农牧民共同致富💰 例如：大凉山丑苹果，通过以离太阳更近离城市更远，天然无污染为卖点开发出的产品。霜冻菜以抗寒植物在寒冷条件下提升细胞渗透压将淀粉转化为糖的原...