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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...

一段实习经历+技术栈都符合，连实习岗位的offer都拿不到😭

想在寒假找一个实习，投了很多没有约到面试，求大佬帮忙修改简历

9本水硕，投递经纬恒润成都的嵌软。timeline：9.10投递/9.22一面/9.24通知一面过并发笔试/9.27写笔试。一面通知邮件里要求填写个问卷，但问卷链接点不开，就没管。后面没收到任何通知，可能是因为这个。公司口碑一般，当时也有更好的流程在推进了，就放任它石沉大海了。一面：23min自我介绍毕业时间、当前课业任务等闲聊如何考虑职业路线选择项目深挖（程序优化思路、软件和硬件上分别做了什么工作、解决过最棘手的问题）用过哪些通讯协议，简单介绍作用深入介绍IIC和SPI原理和时序（结合项目提问）对ADC进行一次读取，用的哪个协议，时序是什么FreeRTOS任务有几种状态介绍FreeRTOS中...