我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

一、背景知识1. Python 数据结构Python常见内置数据结构有：list、tuple、dict、set、str。面试重点通常是时间复杂度和应用场景：list：动态数组，支持随机访问，尾部增删快，头部插入删除慢tuple：不可变序列，适合只读数据，哈希友好dict：哈希表实现，键查找/插入平均O(1)set：不重复集合，去重和成员判断高效（平均O(1)）str：不可变字符串，切片会创建新对象 # 常见复杂度示例 arr = [1, 2, 3] arr.append(4) # 平均 O(1) arr.insert(0, 0) # O(n) d = {"a": 1} pr...