我头一次听这个问题的时候，寻思，这不简单，现在模型的上下文那么老长，“用向量数据库存历史对话，每次检索相关内容拼进去”，不就得了。然后过年吃饭和一个做算法的同学聊到这里，他告诉我，这样回答根本拿不到分。1.先看GPT咋做的前阵子网上比较火的一个帖子，有开发者通过对话实验，把ChatGPT的记忆机制逆向了出来。结果挺让人意外的，整套系统没有向量数据库，没有RAG，没有 Embedding 召回，甚至连相似度匹配都没做。就是四层纯结构化设计，干干净净。我当时也疑惑：GPT又不算Agent，这个例子能说明什么？你先罚一杯！ChatGPT的确是对话产品，不是严格意义上的Agent。但它的Memory设...

- 27届双非本，比赛打废了- 无考研打算，准备就业----又修改了一下简历----再度爆改简历。

身边认识的不少朋友要么0 offer，要么只有不到20k的offer，其中不乏有背景好的985的同学，可是在网上你甚至能看到 28k劝退价 35k侮辱价……虽然有些人的背景确实好，但是不至于说开30+是侮辱他吧，所以有些时候你都不知道说这些话的人是纯纯出来秀优越感恶心人的，还是真觉得年薪50多万是侮辱他…… 多少有些装了吧所以来到互联网之后，我会发现这个世界太魔幻了，有一大堆生化环材还有文科的同学毕业即失业，或者只能拿到7k 8k的工作(背景好的双9能拿的多一些，但很多也比不到互联网大厂23k的白菜价)有一大堆学历较低的计算机科班同学毕业即转行还有一大堆的人嫌一个月20多k太少了，活不下去……

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...