先放一张从办公楼视角的园区图⬇️ 入职巨人快一年了。这一个年最大的感受是——我好像没在“上班”，就是换了个地方生活。 🏡 关于住：提供两年宿舍，第一年免费入职当天领到宿舍钥匙的那一刻，我人是懵的。双人间，水电全免，冰箱、洗衣机、微波炉全配好了，每个房间独立Wi-Fi，柜子大得能塞下我大学四年的家当，公共区域每天有人打扫。最离谱的是什么？宿舍到工位步行5分钟，早上9:50起床都不会迟到。🍜 关于吃：食堂卷到离谱，3.5元吃一顿早餐巨人的食堂，是那种会让离职员工专门发帖怀念的存在。早餐：土豆饼、萝卜丝饼、煎饼果子、小馄饨、包子、豆浆、八宝粥……我每天的早餐标配是煎饼果子（3元）+豆浆（0.5元...

是不是希望越来越渺茫了  

第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...