1、自我介绍2、项目拷打3、讲一下 OpenClaw 的记忆本地存储怎么设计如果做本地记忆存储，我不会把它设计成简单的对话历史追加，而会把它拆成短期记忆、长期记忆和检索索引三层。短期记忆主要服务当前会话，用来保存最近几轮对话、当前任务状态、工具调用结果和待执行动作；长期记忆主要保存用户偏好、历史事实、任务总结和可复用经验；检索索引层则负责把长期记忆做结构化检索和语义召回。本地存储设计时，数据模型最好不要只存一段纯文本，而是存结构化记录。比如：memory_iduser_idsession_idmemory_typecontentsummarytagscreated_atupdated_atim...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

字节 腾讯三月初就开始了，阿里3.18才开启，但是已经开始造势了，阿里巴巴开始的这么晚，难道是刚盘点完hc？据说今年招聘大方向也是AI，同学们加把劲吧

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...