前言：这篇文章写给谁？ 如果你符合以下任何一种情况，这篇就是给你写的：  ✅ 开发转测开：干过Java/Python开发，现在想试试测开岗位 ✅ 岗位选择困难：同时面测开和开发，不知道重点准备哪个 ✅ 双背景求职：会写代码也懂测试，但不知道面试官关注什么 ✅ 职业规划纠结：不确定未来走开发还是测开路线  根据我自己的面试经历和观察身边同学，发现至少30%的求职者分不清测开和开发面试的侧重点。 我见过身边同学拿着开发简历去面测开，在算法题上表现完美，却被"设计登录框测试用例"问懵了。也有人用测试思维去面开发岗，讲了一堆质量保障，但系统设计题答得支离破碎。 关键是：测开和开发看...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

投了一个月了没约到面试

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...