免责声明：以下内容是我语音输入，让我的 ChatGPT 总结整理的题解思路，仅做简单复盘分享，可能存在理解偏差。下面先给出四道题 相对标准化的题干描述。如果你只是想练习，可以先只看题干部分，不要往下翻题解。题目一：主播排序给定 N 个直播片段，每个片段包含以下信息：uid：主播编号A：指标 A（越大越好）B：指标 B（越大越好）T：时间（越早越好）index：输入顺序（越早越好）排序规则如下：A 越大越好若 A 相同，则 B 越大越好若 A,B 相同，则 T 越早越好若 A,B,T 都相同，则 index 越小越好现在需要：对于每个主播，只保留其 最优的一个直播片段使用每个主播的最优片段对 主...

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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...